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哈工大与新国大团队提出SkeLAM机器人世界模型
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AI 综述
2026年10月，哈尔滨工业大学（深圳）与新加坡国立大学等团队提出机器人世界模型 SkeLAM。该模型基于 Cosmos-Predict2.5-2B 构建，仅使用约 10 小时机器人数据进行训练，通过利用骨架监督潜在动作，实现了从人类演示到机械臂的零样本跨形态运动迁移。在 DROID 评测中，相较于 DreamDojo 模型，SkeLAM 的末端轨迹误差降低了 19.5%（从 51.11 像素降至 41.15 像素），感知距离 LPIPS 降低了 11.1%。
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最新进展10月27日 14:02
研究团队提出SkeLAM，基于10小时数据实现人类演示到机械臂的零样本跨形态运动迁移。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- AITNT · AI头条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%。
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