轨迹
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轨迹
机器人能够完成一次抓取，也可能只熟悉实验室里的物体、机位和动作轨迹。
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它用共享模型连接动作生成、后果预测和价值评估，从约13万小时人类第一视角视频中提取操作先验，再用机器人轨迹完成本体适配。
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其数据体系包含约13万小时原始录像，训练依次使用单目视频、同步双目视频与人类动作，最后加入机器人轨迹和人机对应数据。
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为跨越这道“本体鸿沟”，Motus2使用数十小时人机对齐数据，以及包含机器人轨迹在内、总计超过100小时的中间训练数据。
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更准确的说法是，先用人的视角和动作扩大模型对物理交互的认识，再用少量但更昂贵的对齐数据、机器人轨迹和目标任务数据逐级校正。
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地平线不会随意漂移，场景的上下关系不会在运动中失真，生成视角与目标相机轨迹也能保持一致。
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技术报告还展示了模仿式世界探索能力，即从同一初始视角出发，按照给定相机轨迹扩展并探索新的三维世界。
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模型可以从文字、单张图像或少量参考图像出发，按照指定相机轨迹生成多个新视角，并同步预测每个视角的外观和深度。
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两者结合后，团队得到的不是普通问答对，而是包含代码检索、工具调用、编译运行、失败分析和结果验证在内的完整智能体轨迹。
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其训练使用约13万小时的人类第一视角记录，以及超过100小时的机器人轨迹和人机对齐数据。
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机器人轨迹能够连接观测、动作和结果，采集成本却更高，也容易绑定具体硬件和任务。
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下部展示LOC和ROC相对于天然湿地水平的恢复轨迹，两类碳库在恢复60年后仍未完全恢复，且ROC恢复更为滞后。
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不同恢复策略通过影响碳输入和稳定化过程，塑造了不同碳库的恢复轨迹。
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图1湿地恢复过程中活性有机碳（LOC）与难分解有机碳（ROC）的长期恢复轨迹及其主要影响因素。
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图6不同恢复策略下土壤碳库的恢复轨迹及早期和后期响应。
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图7观测恢复年限范围内不同情景下土壤碳库的经验恢复轨迹。
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研究进一步从转化前土地利用类型、恢复后的湿地类型、恢复策略和恢复年限等维度，分析不同碳库的恢复轨迹及其环境控制因素。
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效果
一次回答多算几个token，成本差异有限，一次训练里同时生成数万条rollout，每条轨迹又持续几十轮，任何单token计算量的增加都会被迅速放大。
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