近年來，世界模範的火熱似乎可以在機器人操作中發揮一些至關重要的作用。而對於具身智能來說，現階段manipulation是最需要突破的點。特別是針對以下long horizon的任務，如何建造機器人“小腦”，來實現各種複雜的操作要求，是當下最需要解決的問題。
在使用LM應用在機器人上時，比較常用的做法是將各類API提供在context裡面，然後讓LLM根據任務prompt自動寫planning程式碼，可參考文章：
這種方法優點是非常直觀，可以比較清晰地掌握任務的拆解邏輯，例如移動到A，抓起B，移動到C，放下B。但是這種操作的前提是能夠把整個任務拆分成原子操作（移動、抓取、放置等）。但是如果是一些比較複雜的任務，例如疊衣服這種任務，其是天然難以進行任務分割的，那這個時候該怎麼辦？其實對於manipulation來說，我們大量面對的應該是這種long horizon且難以進行拆分的任務。
針對long horizon且難以進行拆分的manipulation任務，比較好的處理方法是研究模仿學習，例如diffusion policy或ACT這種，對整個操作trajectory進行建模擬合。但這種方法都會遇到一個問題，就是沒有辦法很好的處理累積誤差──而這個問題的本質就是缺乏一套有效地回饋機制。
還是以疊衣服為例，人在疊衣服的時候，其實會根據視覺獲取的衣服變化，不斷地調整操作策略，最終將衣服疊到想要的樣子。那這個裡面其實有一個比較隱含但是很重要的重點：人大概知道什麼樣的操作，會導致衣物發生什麼樣的變化。那麼進一步，就是人其實具備一個關於衣物變形的模型，能夠大概知道什麼樣的輸入，會導致狀態（衣物擺放）的變化（視覺層面就是像素級別），更加具體的可以表示為：
SORA其實給了一劑強心針，就是只要數據夠多，我能用transformer diffusion layer，硬train一個可以理解並預測變化的模型f。假設我們已經有了一個非常強的預測衣物隨操作變化的模型f，那這個時候疊衣服就可以透過像素層級的衣物狀態回饋，透過Model Predictive Control的思路，建構一個視覺伺服（Visual Servo）的策略，將衣服疊到我們想要的狀態。這點其實在LeCun最近的一些「暴論」上也得到了驗證：
以上是關於面向機器人操作的世界模型的一點思考的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
