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EVO-WAM提出世界动作模型自训练方法
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AI 综述
2026年10月19日，量子位报道了 EVO-WAM 提出的一种让世界动作模型自我进化的自训练方法。该方法通过“想象→验证→学习”循环，无需新增专家示范或环境试错即可提升模型能力。在 RoboTwin 2.0 的七个未见任务上，Cosmos3 经四轮自训练平均成功率从 26.9% 升至 68.0%；在三个真机长时序任务上从 20.0% 升至 76.7%。报道还称，加入 IDM 动作一致性验证后，第四轮成功率由仅用 VLM 的 43.7% 提高到 68.0%。
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最新进展10月19日 16:29
EVO-WAM 自训练方法在未见任务上大幅提升成功率，无需专家示范。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- 量子位 · 微信公众号EVO-WAM 让世界动作模型自训练：无专家示范，未见任务成功率大幅提升
EVO-WAM 提出让世界动作模型通过"想象→验证→学习"循环自我进化，无需新增专家示范或环境试错。在 RoboTwin 2.0 七个未见任务上，Cosmos3 经四轮自训练平均成功率从 26.9% 升至 68.0%；三个真机长时序任务上从 20.0% 升至 76.7%。加入 IDM 动作一致性验证后，第四轮成功率由仅用 VLM 的 43.7% 提高到 68.0%。
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