lingbot-va 是什么
lingbot-va 是由蚂蚁灵波科技开源的全球首个专为通用机器人控制设计的因果视频-动作世界模型。该模型将视频世界的建模过程与策略学习统一于自回归框架之中，使机器人既能预测未来环境状态，又能实现高精度的闭环动作控制。仅需30–50次真实世界演示，模型即可掌握全新技能，在长程任务完成率、数据高效微调能力以及跨场景泛化性能等方面均大幅超越当前主流基准模型。
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LingBot-VA 的核心能力
- 视频与动作联合建模：融合视觉动态预测与动作生成于一体，构建“边构想、边执行”的实时闭环控制系统。
- 复杂长程任务处理：可稳定完成多阶段规划类任务（例如制作简餐、拆解快递包裹），具备持续记忆机制，有效避免因状态循环导致的行为失焦。
- 极低样本后训练需求：仅依赖30–50次真实操作示范即可完成新技能适配，任务成功率相较π₀.₅等基线模型提升约20%。
- 强跨域泛化表现：支持高精度刚性操作（如试管插接、螺丝拾取）、柔性体操控（如衣物折叠）及铰接结构交互（如抽屉开合）等多种任务类型。
LingBot-VA 的技术架构
- 自回归扩散建模范式：采用自回归扩散结构，将视频演化预测与动作序列生成编码至同一交错时序序列中，达成视觉理解、状态推演与动作决策的高度协同，实现视频生成与运动控制的深度耦合。
- 三阶段闭环处理流程：第一阶段为自回归视频生成模块，依据当前观测与自然语言指令递推生成后续视频帧；第二阶段由逆向动力学模型（IDM）从预测视频中反解出对应动作指令；第三阶段在实际执行后，以真实观测更新视频 KV-cache，确保模型始终锚定于现实反馈，形成稳健闭环。
- 逆向动力学建模能力：IDM 模块可精准从视频表征中提取动作语义，在不同作业环境与异构机器人平台上均表现出优异迁移性，是连接“想象空间”与“物理执行”的关键枢纽。
- 真实世界驱动预训练：基于海量真实机器人采集的视频-动作配对数据完成预训练，充分吸收物理世界中的动态规律与交互特性，为后续任务理解与行为生成提供扎实基础。
LingBot-VA 的官方资源入口
- 项目官网：https://www.php.cn/link/2191b0457b51692049fca7e1bb5c4aca
- GitHub 代码库：https://www.php.cn/link/da032cb86f307ca2b97dd05275947650
- HuggingFace 模型中心：https://www.php.cn/link/9c5e3b9262fb2d25dccd1013fa892390
- 技术论文原文：https://www.php.cn/link/da032cb86f307ca2b97dd05275947650/blob/main/LingBot\_VA\_paper.pdf
LingBot-VA 的典型应用方向
- 家庭智能服务场景：胜任需长期记忆与多步协调的任务，如早餐准备、快递开箱等综合性居家服务。
- 精密工业装配环节：适用于对定位与力控要求严苛的操作，包括微量液体注入、微型零件抓取与装配等亚毫米级作业。
- 柔性材料智能处理：可应对布料、软管等易形变物体，准确建模材质响应并适应其非线性动态变化过程。
- 机械结构人机协作：支持门、柜、盖板等铰接部件的自主识别与可控操作，精准解析运动约束与关节耦合关系。
- 快速技能部署场景：特别适合演示数据稀缺、需快速上线新功能的落地环境，30–50次示范即可完成定制化技能迁移。
