星动纪元 VPP2 登顶 RoboDojo 具身智能仿真榜单
星动纪元 VPP2 不加数据、不靠外挂即登顶 RoboDojo 榜单，关键是把视频预测与动作学习分阶段解耦训练。
星动纪元自研的世界动作模型 VPP2 在 RoboDojo 仿真榜单拿下综合第一，泛化、精细操作、记忆三个单项也居首。它没有额外加数据，也没用 Agent RSI（一种让模型自我迭代增强的策略）等手段，只靠标准数据集，说明性能提升来自预训练本身。做法是把视频预测与动作学习分成两个阶段、解耦训练：先练强视频预测，再让机器人在陌生环境里真正动起来。
正文摘录
星动纪元选择将视频预测与动作学习分阶段训练，重点不是「视频、动作一锅炖」，而是把两者「解耦」，重新「排序」。 而且，GPT-6-Astra、Physical Intelligence 的 π0.5、英伟达 GR00T-N1.7 等一众全球头部具身模型，这次都被甩在了身后。 近日，星动纪元自研的世界动作模型 VPP2，一举登顶 RoboDojo 仿真榜单。 RoboDojo 号称具身智能界的「珠穆朗玛峰」，由香港大学 MMLab 牵头，全球近 20 所顶尖学术机构共同建设。 它专挑机器人不擅长的地方出题：换个环境，还会不会干活？东西摆歪了，还能不能抓准？任务做到一半，还记不记得前面发生了什么？ 星动纪元 VPP2 不仅拿下综合第一，在泛化能力、精细操作、记忆能力三个维度上，也拔得头筹。 据说，这次 VPP2 没有额外加数据，也没用 Agent RSI 等增强手段，仅靠「标准数据集」，就把一众高手给卷了下去。 这代表着 VPP2 模型本身足够强，性能提升来自预训练，基座足够泛化，因此不靠外挂增强策略，不靠扩充数据「刷分」。 VPP2 给出的解法，是先把视频预测能力练到足够强，再让机器人在陌生环境里真正动起来。 从目前披露的多项测试结果来看，VPP2 已经成为世界动作模型 WAM 赛道中，最有竞争力的选手之一。 机器人 Demo 越做越炫，模型榜单分数也越来越高，但真要问一句，谁的机器人更聪明、更能干活？ 比如让机器人抓杯子。在训练时见过的桌面上，它可能百发百中。结果换个杯子、挪下位置，立刻开始怀疑人生。 它的目标是为具身智能建立统一、可复现的评测标准，仿真测试包含 42 项双臂操作任务，覆盖泛化、精准操作、长程任务、记忆、开放词汇指令理解五个维度。 传统机器人模型在熟悉任务上可能接近满分，一旦环境、物体位置、任务组合发生变化，成功率可能明显下降。