11 月 9 日,英伟达在奥斯汀举行的机器人学习会议 CoRL 上推出 GR00T 2,一款面向灵巧操作的开源世界动作模型。该模型基于 Cosmos 构建,联合预测未来画面与机器人动作,把世界模型与动作执行放在同一框架内训练。
官方给出的数据来自 50 项未见任务的评测。GR00T 2 在没有任何任务专属演示的情况下,至少完成其中 40 项各一次;仅给每类任务一条人类演示,50 项平均成功率达到 71%,演示增至五条时升至 95%。英伟达称这靠的是从人类示范中学习,并把技能在不同机器人本体间迁移,无需为该本体重新采集遥操作数据。
GR00T 2 的卖点之一是跨本体适配。研究人员佩戴动捕设备示范如何放置、润湿滤纸,双五指手 Dexter 在没有对应机器人遥操作示范的情况下,20 次试验成功率 65%;用手持夹爪示范的组装任务,也能迁移到形态不同的 YAM 机械臂,最长完成约四分钟端到端装配,成功率 60%。
生态侧,富士康把 GR00T 2 用于服务器制造的工厂自动化,西门子评估其工业场景,MicroAGI 用强化学习后训练让它完成 YAM 机械臂的以太网线缆插拔。英伟达同时发布 Isaac Lab 3.0 与 DexBench、VABAR 两个开放基准,并计划陆续开放模型、数据与仿真环境,配套的人类示教视角数据已开放 10 万小时。
英伟达 GR00T 2 世界动作模型:CoRL 发布的四项关键事实(NVIDIA 官方博客 2026-11-09,一手)
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