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NAVER 提出 WATCH 跨视频预训练方法
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AI 综述
2026 年 10 月 14 日，据 AGI Hunt 报道，NAVER AI Lab 提出 WATCH，一种面向世界-动作模型（world-action model）的跨视频预训练方法。该方法使用跨环境任务配对的人类演示数据进行训练，无需人-机器人配对数据。报道称，经后训练后，MimicDroid 的 in-context 成功率从 40.9% 升至 68.3%（Cosmos Policy），并从 59.8% 升至 77.7%（Cosmos3）。报道未披露该方法的技术细节、论文出处及是否已开源，也未提及除上述两组成功率之外的其他评测结果。
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最新进展10月14日 21:17
NAVER AI Lab 提出 WATCH 跨视频预训练方法，称机器人成功率最高升至 77.7%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- AGI HuntNAVER AI Lab 的 WATCH：跨视频预训练让机器人成功率从 40.9% 升至 68.3%
NAVER AI Lab 提出 WATCH，面向世界-动作模型的跨视频预训练方法，用跨环境任务配对的人类演示训练，无需人-机器人配对数据。后训练后 MimicDroid in-context 成功率从 40.9% 升至 68.3%（Cosmos Policy）、从 59.8% 升至 77.7%（Cosmos3）。
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