#In-Context Learning (4)

Zero-WAM:基于人类视频上下文提示的世界-动作建模,实现开放任务泛化

零样本跨任务泛化——策略要执行训练时从未见过的操作任务——仍是机器人学习的核心难题。大语言模型只需在上下文中指定新任务即可完成,无需更新参数。Zero-WAM 把这种上下文学习范式带入机器人操作:作者认为操作任务最自然的"任务说明书"是人类视频——它比语言提供了更丰富的任务演化视觉线索。Zero-WAM 是一个因果视频-动作模型,通过跟随上下文人类视频提示执行未见任务。为解决任务丰富的人机配对数据稀缺问题,论文提出自动流水线把按任务采样的机器人轨迹转换为语义匹配的人类视频,构建 HumanGen 数据集:7.42 万条人机上下文学习对,覆盖 8600 个任务。训练目标上引入上下文未来块预测 (IFP),抑制从已见任务学到的捷径,迫使策略真正从视频提示中提取任务信息。在 RoboTwin 2.0 的 7 个未见任务上,Zero-WAM 平均成功率 47.0%,比最强视频-动作基线绝对提升 29.5 个百分点;真实世界评测中,它能跟随人类视频提示泛化到多物体场景、长时序操作与精细插装等未见任务配置。