主要观点总结
本文主要介绍了机器之心AIxiv专栏的功能和投稿方式，并强调了机器人执行任务时面临的挑战。针对这些挑战，来自中山大学和华为诺亚等单位的研究团队提出了一种全新的原语驱动的路径点感知世界模型PIVOT-R。该模型借助VLMs作为机器人的大脑，理解任务间的动作关联性，并通过“世界模型”获取对未来动作的表征，从而帮助机器人更好地学习和决策。文章还详细描述了PIVOT-R的研究动机、核心步骤和实验成果。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏介绍及投稿方式
机器之心AIxiv是发布学术、技术内容的栏目，多年来报道了全球各大高校与企业的顶级实验室内容，有效促进了学术交流与传播。投稿邮箱为liyazhou@jiqizhixin.com和zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。
关键观点2: 机器人执行任务面临的挑战
现有机器人在执行操作时存在两个问题：在开放世界中表现差且不稳定，以及计算效率低。这些问题导致机器人在执行复杂任务时表现脆弱，无法满足实时性需求。
关键观点3: PIVOT-R模型介绍及优势
PIVOT-R是一种原语驱动的路径点感知世界模型，通过借助VLMs作为机器人的大脑，理解任务间的动作关联性，并借助“世界模型”获取对未来动作的表征。它提升了机器人的学习能力，保持良好的泛化性。其核心步骤包括原语动作解析、路径点预测、动作预测模块和异步分层执行器。
关键观点4: PIVOT-R的实验成果
实验表明，PIVOT-R在仿真环境和真实环境操纵下表现优异，具有执行效率高、应对复杂多变环境的能力强的优点，为机器人学习提供了新的范式。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 对于人类而言，一旦掌握了 “打开瓶盖” 的动作，面对 “拧紧螺丝” 这样的任务通常也能游刃有余，因为这两者依赖于相似的手部动作。然而，对于机器人来说，即使是这样看似简单的任务转换依然充满挑战。例如，换成另一种类型的瓶盖，机器人可能无法成功打开。这表明，目前的机器人方法尚未充分让模型学习到任务的内在执行逻辑，而只是单纯的依赖于数据拟合。 针对该问题，来自 中山大学和华为诺亚等单位的研究团队提出了一种全新的原语驱动的路径点感
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