ABot-M0.5将运动与操作拆分为互不干扰的双动作流，并引入「帧级隐式动作」，让机器人在极细的时间颗粒度上实现眼、手、脚的实时对齐。

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这样的进化能力更类似于人类成长的节奏，在一个人中学阶段学习的是一元二次方程，大学阶段掌握的则是微积分。

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WAM-TTT的自监督视频预测技术，直接从这段人类玩耍的视频中提取特征。

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它是整个领域的基石，这篇论文至今已被引用超过13万次。

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它攻克的遮挡与快速移动，一直是大量人类视频数据「采了却没法用」的主要瓶颈。

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其中的MiniCPM-RobotManip，在专门考虑机器人模型的上下文记忆能力RMBench榜单上，达到53.5分的水平，而美国知名 VLA 模型pi0.5只有10.4。

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论文指出，目前同行评审实际上包含两个过程：一是审稿人阅读论文并形成定性判断；二是将这些判断压缩为一个最终分数。

真正的重头戏在后面。

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VLA已死？技术路线的共识与分歧 「VLA已死」的说法在网络上流传甚广。

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强拆Token，欺骗人类 第二件事，更让人后背发凉，GPT-6学会了拆开证据、骗过检查。

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所以，你永远不该辜负它，永远不该。

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这种从底层架构向物理世界的全面映射，超越了传统单点突破的机器人研发模式，并最终外化为传统机器人整体性的物理表征。

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但先别急着感动！ 就在刚刚，Anthropic发了一篇论文，把自家309,815段真实对话摊在聚光灯下，一行行数了一遍，然后发现—— 那根本不是它的性格，那只是你碰巧说对了语言。

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