清華團隊 PrismWAM 登頂 RoboTwin 2.0，未用動作資料預訓練
清華大學李一鳴團隊發布世界動作模型 PrismWAM，在雙臂操作基準 RoboTwin 2.0 上以平均成功率 83.67% 位列官方榜首，且未做額外的動作資料預訓練。該模型把語義上下文與物理狀態解耦，動作生成只讀取深度物理表徵，在 Clean-to-Random 高難度遷移評測中成功率達 75.5%。
兩項成果同時給出模型與系統兩條 Scaling Physics 路線：不依賴動作資料預訓練即登頂 RoboTwin 2.0，且 RoboDojo 的 57.10 分是百分制而非成功率，對關注具身智慧評測口徑的研究者最有用。
原標題：RoboTwin第一、RoboDojo领跑：Physical AI的下一轮Scaling，为什么是Physics？
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| 評分 | 58 / 70（平均 64，門檻 65） |
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| 狀態 | 未入選 |
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