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康奈尔UMA：25段人类视频教机器人新任务
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月，康奈尔团队提出的 UMA 机器人模型被报道：只需 25 段人类视频演示即可让机器人学会新任务，且模型权重全程冻结，适配时仅更新表示「要做什么」的任务 token。该模型通过 3D 物体上点的运动，把人类视频与机器人控制连接起来。在餐具插入、扫地、叠牛仔裤三个任务上，纯视频适配的成功率比 UVA 高约 25 个百分点，每个任务评估 20 次。其特点是新任务无需采集机器人动作标注，但仍有限制：部署到新的机器人本体时，依然需要兼容的机器人数据。目前报道的进展即上述方法与对比结果，尚无后续更新。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月6日 03:00
康奈尔UMA仅需25段人类视频、冻结权重即可适配新任务，三任务成功率较UVA高约25个百分点。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- AGI Hunt康奈尔 UMA 机器人模型：25 段人类视频即可教会新任务，权重冻结
康奈尔 UMA 机器人模型只需 25 段人类视频演示即可学会新任务，模型权重全程冻结，适配仅更新表示「要做什么」的任务 token。它通过 3D 物体上点的运动连接人类视频与机器人控制，在餐具插入、扫地、叠牛仔裤三个任务上纯视频适配的成功率比 UVA 高约 25 个百分点（每任务 20 次评估）。新任务无需采集机器人动作标注，但部署到新机器人本体仍需兼容的机器人数据。
本事件热度走势
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