继续看好自上而下的AI应用，其中物理AI的变化是最大且刚开始。 上纬新材：通用大模型持续进化，看好启元以动作模型训练积累承接行业进步 [太阳]核心观点：通用大模
- 序号：345
- 星球链接：打开网页
- 附件：图片 0，音频 0，文档 0
- 音频文件：无音频
图片
无图片
正文
继续看好自上而下的AI应用，其中物理AI的变化是最大且刚开始。
上纬新材：通用大模型持续进化，看好启元以动作模型训练积累承接行业进步
[太阳]核心观点：通用大模型持续提升机器人理解与规划能力，与动作模型协同改善执行表现。看好上纬新材旗下启元凭借动作模型后训练、数据采集及世界模型研究积累，承接通用AI升级，推动产品力提升。
[玫瑰]大模型越来越能理解环境并指挥机器人，模型升级对任务表现已有促进。 1）Anthropic机器狗仿真导航测试中，Opus 4、Opus 4.5与Mythos Preview综合评分分别约17、36和49分。 2）RoboDojo双臂机器人仿真操作测试中，未经专门微调的GPT-6 Astra在42项任务中平均成功率达22.48%，高于GPT-5.5的0.88%。 通用模型进步正转化为机器人理解与决策能力提升。
[玫瑰]大模型与动作模型协同，进一步提高任务成功率。 1）Anthropic仿真实验中，Mythos Preview与动作模型MolmoAct配合，任务成功率由5.5%提升至34.0%。 2）GPT-6 Astra与经过微调的动作模型π₀.₅协同，仿真任务成功率由29.67%提升至54.17%。 大模型判断、动作模型执行并反馈，有助于提高任务成功率。 具备动作模型及训练能力的企业，有望更好承接通用AI进步。
[玫瑰] 启元已积累动作模型训练、数据采集及世界模型研究成果，团队具备相关研发经验。 1）动作模型后训练改进：启元研究院参与研发的XR-2结合人工纠错与原有操作数据，使叠衣成功率由58%提升至93%。 2）数据采集更加高效：启元参与的HIL-UMI研究以π₀.₅开展实验，通过手持设备针对模型薄弱环节采集示范数据，采集效率达真机人工接管纠错方法的5.63倍。 3）世界模型指标优异：启元10月30日发布PrimeSim，以6.09分位列EWMBench第一，在WorldSimProbe的LIBERO评测五项指标中获三项第一，已用于OpenVLA-OFT动作模型的强化学习。 4）核心团队兼具模型研究与产业研发经验：首席科学家董豪为北大计算机学院长聘副教授，研究覆盖具身智能、大模型及强化学习；执行总监程冉曾参与TinyVLA研究，并在蚂蚁集团搭建机器人数据采集、训练及评测体系。
[太阳] 我们认为，通用模型仍需协同动作模型发挥能力。启元在动作模型训练、数据及仿真方面的积累，有望推动通用AI进步向机器人产品力转化。
欢迎交流：中信建投汽车 程似骐/陶亦然/蔡星荷/戴隶辰
总体总结
主题正文
- [太阳]核心观点：通用大模型持续提升机器人理解与规划能力，与动作模型协同改善执行表现。
- 1）Anthropic机器狗仿真导航测试中，Opus 4、Opus 4.5与Mythos Preview综合评分分别约17、36和49分。
- 2）RoboDojo双臂机器人仿真操作测试中，未经专门微调的GPT-6 Astra在42项任务中平均成功率达22.48%，高于GPT-5.5的0.88%。
- 1）Anthropic仿真实验中，Mythos Preview与动作模型MolmoAct配合，任务成功率由5.5%提升至34.0%。
- 1）动作模型后训练改进：启元研究院参与研发的XR-2结合人工纠错与原有操作数据，使叠衣成功率由58%提升至93%。
- 2）数据采集更加高效：启元参与的HIL-UMI研究以π₀.₅开展实验，通过手持设备针对模型薄弱环节采集示范数据，采集效率达真机人工接管纠错方法的5.63倍。
- 3）世界模型指标优异：启元10月30日发布PrimeSim，以6.09分位列EWMBench第一，在WorldSimProbe的LIBERO评测五项指标中获三项第一，已用于OpenVLA-OFT动作模型的强化学习。
- 4）核心团队兼具模型研究与产业研发经验：首席科学家董豪为北大计算机学院长聘副教授，研究覆盖具身智能、大模型及强化学习；