arXiv · cs.AI· Zhiyuan Xiang·· 17 天前精选AI 评分52
LAPT-Scale 提出用人类视频潜在动作预训练扩展具身策略，真机成功率从 63.3% 提升至 85.0%
LAPT-Scale: Scaling Embodied Policies with Latent Action Pre-Training on Human Videos
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Zhiyuan Xiang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13732v1
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AI 导读
论文提出 LAPT-Scale，一种可扩展的潜在动作预训练范式，用人类第一视角视频为 VLA 策略提供动作监督。方法包含学习连续潜在动作的 LAPT-Scale-LAM 和经人类视频预训练、本体对齐与任务后训练的 LAPT-Scale-Policy 两部分，训练数据达 23.3K 小时；随标注人类视频从 1K 扩到 5K 小时，真机成功率从 63.3% 提升到 85.0%，并能泛化到未见视觉条件。论文已被 CoRL 2026 接收。
推荐理由
论文给出用人类视频潜在动作预训练提升真机成功率的完整方法与数据规模细节，适合关注机器人数据瓶颈的读者参考。
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