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Forward Dynamics Models：动作到未来范式提升机器人策略学习
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv Robotics（一手）报道 Forward Dynamics Models（FDM）提出“动作到未来”范式：让未来预测以动作特征为条件，在端到端训练中真实未来状态可直接监督策略，且预测误差不传入动作，推理时完全跳过未来生成。该范式适配多种骨干网络，已用 VLM 与 VGM 两种骨干实现。性能方面，FDM 在 LIBERO 上取得 99.4% 的 SOTA 平均成功率，在真实任务中较 VLA 与 WAM 方法绝对提升最高 13%。目前报道未涉及更早或相互矛盾的信息。
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最新进展10月12日 12:00
FDM 以动作到未来范式在 LIBERO 达 99.4% SOTA，真实任务较 VLA/WAM 最高绝对提升 13%。报道时间线
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10月12日
- arXiv · RoboticsForward Dynamics Models：用动作到未来范式提升机器人策略学习
Forward Dynamics Models（FDM）提出动作到未来范式，让未来预测以动作特征为条件，端到端训练中真实未来状态可监督策略且预测误差不传入动作，推理时完全跳过未来生成。该范式适配多种骨干网络，已用 VLM 与 VGM 两种骨干实现。FDM 在 LIBERO 上取得 99.4% 的 SOTA 平均成功率，真实任务较 VLA 与 WAM 方法绝对提升最高 13%。
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