Weltmodelle

Forschung

HAIC: Humanoid Agile Object Interaction Control über Dynamics-Aware World Model

Forschung

Offizielle Implementierung von „Kinema4D: Kinematic4D World Modeling for Spatiotemporal Embodied Simulation“

Forschung

LiLa-WAM: Leichtes Weltaktionsmodell mit latentem Denken für Robotermanipulation

Forschung

Quellcodes für den Artikel „MindJourney: Test-Time Scaling with World Models for Spatial Reasoning“

Forschung

MotuBrain: Ein fortschrittliches Weltaktionsmodell für die Robotersteuerung

Forschung

Offizielle Implementierung von NavMorph: A Self-Evolving World Model for Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments (ICCV'25).

Forschung

OpenDW bietet ein aktionsbedingtes Weltmodellprojekt für verkörperte Intelligenz.

Forschung

Offizieller Code für „OpenWAM: An Open Framework for Composable World-Action Models“ (Stanford University)

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PointWorld untersucht 3D-Weltmodelle für Robotermanipulation.

Forschung

RynnWorld-4D: 4D-verkörperte Weltmodelle für Robotermanipulation

Forschung

Repository zum Trainieren aktionsbedingter latenter Diffusionsweltmodelle für die Robotervideogenerierung

Forschung

Offizielle Umsetzung des ICLR'26-Papiers „Empowering Multi-Robot Cooperation via Sequential World Models“

Forschung

UnifoLM-WMA-0: Ein World-Model-Action (WMA)-Framework unter der UnifoLM-Familie

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WAVE-Go: Go2-W-Weltmodell-Action-Adaption, verifiziertes kartenloses Laden und Cosmos3-Edge-Hybrid-Navigationsdemos mit großer Reichweite

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WMNav: Integration von Vision-Language-Modellen in Weltmodelle für die Objektzielnavigation

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WoW (World-Omniscient World Model) ist ein generatives Weltmodell, das auf 2 Millionen Interaktionsbahnen von Robotern trainiert wurde und darauf ausgelegt ist, sich in der physischen Welt vorzustellen, zu denken und zu handeln. Im Gegensatz zu passiv…