SkeLAM 基于 10 小时数据实现零样本跨形态运动迁移

哈尔滨工业大学（深圳）与新加坡国立大学等提出 SkeLAM，基于 Cosmos-Predict2.5-2B 且仅用约 10 小时机器人数据训练，利用骨架监督潜在动作，实现了人类演示到机械臂的零样本跨形态运动迁移。在 DROID 评测中，相比 DreamDojo，SkeLAM 的末端轨迹误差降低 19.5%（从 51.11 降至 41.15 像素），感知距离 LPIPS 降低 11.1%。