蚂蚁灵波新突破：LingBot-VA重塑机器人控制

惊人的消息，机器人开始学会预测未来了。

这就是蚂蚁灵波连续第4天开放的最新成果——

全球首个用于通用机器人控制的因果视频-动作世界模型，LingBot-VA。

如何预测？

简而言之，过去的机器人（尤其是基于VLA的）主要是条件反射：看到什么，就做什么。

这称为“观察-反应”模式。

但LingBot-VA不同，它通过自回归视频预测打破了这种思维，动手前，先推演未来几秒的画面。

用想象力做决策，这在机器人控制中颇为新颖。

但这不是LingBot-VA唯一的亮点，还包括：

记忆不丢失：执行长序列任务（如做早餐）时，它记得自己做了什么，状态感知极强。

高效泛化：只需几十个演示样本，就能适应新任务；换个机器人也能操作。

因此，在LingBot-VA的帮助下，像清洗细小透明试管这样的高精度任务，机器人已轻松掌握：

如我们之前所说，今天是蚂蚁灵波连续第四天开源。

前几天的开源加强了机器人的眼睛（LingBot-Depth）、大脑（LingBot-VLA）和世界模拟器（LingBot-World），今天的LingBot-VA，则是给这具躯体注入了灵魂——

一个行动中的世界模型，让想象变为现实。

如此，通用机器人的上限被蚂蚁灵波推高了一大截。

网友表示：

从预测到执行，这是巨大的飞跃。

让想象力先行一步

LingBot-VA在架构设计上走得更远。

在传统VLA（视觉-语言-动作）范式中，模型通常会将视觉理解、物理变化推理、低层动作控制放在同一神经网络中处理，这被称为表征缠绕。

为追求更高效率和泛化能力，LingBot-VA选择解开这团乱麻，提出新方案：先想象世界，再反推动作

为实现这一想法，蚂蚁灵波团队采用两步策略：

视频世界模型：预测未来的视觉状态。

逆向动力学：基于视觉变化，反推应执行的动作。

这与传统VLA有本质区别：它不直接从“现在”跳到“动作”，而是经过“未来”。

视频与动作的自回归交错序列

在LingBot-VA模型中，视频Token和动作Token被置于同一时间序列。

为保逻辑严密，团队引入因果注意力。这就像给模型定规矩：只能看过去的，不能窥未来。

同时，借助KV-cache技术，模型拥有长期记忆。它清楚自己三步前做了什么，任务不会忘。

Mixture-of-Transformers (MoT) 的分工协作

这一步主要解决表征缠绕问题。

可以理解为“左右互搏”但默契的配合：

视频流：负责繁重的视觉推演。

动作流：负责精准的运动控制。

这两个流共享注意力机制，信息互通但保持独立。这样，视觉复杂性不会干扰动作精准度，动作简单性也不会拉低视觉丰富度。

实验结果与能力验证

了解理论后，我们看实验效果。

蚂蚁灵波团队在真机实验和仿真基准上全面测试了LingBot-VA。

长时序任务：如准备早餐、拆快递。这些任务步骤多，一步错满盘皆输。但从LingBot-VA的表现来看，一个字：稳

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