RynnWorld-4D:让机器人“看到三维未来”,重塑4D具身世界模型

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指出,2D 视频世界模型在表征层面仍有明显局限。近两年,视频生成模型在具身智能领域持续升温。从 UniPi、SuSIE 到各类 action-conditioned video generation 变体,主流思路基本一致:先由模型生成一段未来视频,再从视频中提取动作信号,驱动机器人执行。

但这一范式始终绕不开一个长期未解的难题:2D 像素预测和 3D 物理世界之间存在天然的表征鸿沟。机器人真正需要的是对目标物体与末端执行器之间距离的精确判断,比如 30 厘米还是 50 厘米;而纯像素级预测通常只能告诉模型物体在画面中的大致位置,难以支撑高精度操控。

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