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Meta发布ProWAM机器人世界动作模型

2 篇报道2 个报道来源7 小时前更新

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AI 综述

2026年10月5日，Meta 发布 ProWAM（渐进式世界动作模型），该模型联合预测动作与有序稀疏视觉子目标，用稀疏视觉子目标序列替代稠密视频 rollout 以指导机器人完成长程操作任务，其做法是执行单次视频骨干前向以缓存子目标特征，免去迭代生成完整视频。当日 arXiv cs.AI 论文称该模型在仿真基准刷新 SOTA：LIBERO-Plus 达 85.8%、随机化 RoboTwin 达 75.7%，相对最强基线最高提升 35.9%；RoboCasa365 成功率为 48.1%，Composite-Unseen 分项为 18.2%。同日 18:17，AGI Hunt 报道称 ProWAM 在真机零样本新场景成功率达 70.0%，比最强基线 55.0% 高 15 个百分点，并同样给出 LIBERO-Plus 85.8%、随机化 RoboTwin 75.7%、最高较最强基线提升 35.9%（相对）的数据。两篇报道数据一致，尚未见后续进展披露。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

最新进展10月5日 18:17
arXiv 论文补充 RoboCasa365 成功率 48.1%、Composite-Unseen 分项 18.2% 等基准数据。

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月5日
  1. AGI Hunt
    Meta 发布 ProWAM 机器人模型：真机零样本成功率 70%

    Meta 发布 ProWAM（渐进式世界动作模型），用稀疏视觉子目标序列替代稠密视频 rollout 指导机器人长程操作，真机零样本新场景成功率达 70.0%。这比最强基线 55.0% 高 15 个百分点；LIBERO-Plus 85.8%、随机化 RoboTwin 75.7%，最高较最强基线提升 35.9%（相对）。

  2. arXiv cs.AI
    ProWAM：渐进式视觉规划的世界动作模型

    ProWAM 提出渐进式世界动作模型，联合预测动作与有序稀疏视觉子目标，执行单次视频骨干前向以缓存子目标特征，免去迭代生成完整视频。在仿真基准上刷新 SOTA：LIBERO-Plus 达 85.8%、随机化 RoboTwin 达 75.7%，相对最强基线最高提升 +35.9%；RoboCasa365 成功率 48.1%，Composite-Unseen 分项 18.2%。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。