Ropedia 發布六項成果，W0 世界模型用人類影片預訓練機器人
Ropedia 在第一屆 Super Week 集中發布六項研究，主線是跨本體世界模型 Ropedia W0：用約 1 萬小時人類第一視角影片與 3000 小時機器人影片訓練，在八種本體上無需針對評測資料額外適配即達 21.98 dB PSNR，高於 Cosmos3-Nano 的 19.02 dB。人類預訓練還大幅降低機器人資料需求，在 GR-1 上僅用 1% 後訓練資料就超過用全量資料初始化的通用影片生成模型；
官方給出實測數字：人類第一視角影片預訓練把機器人後訓練資料需求壓到 1%，同一世界模型還用於策略評估與真機規劃；對做具身智慧與機器人策略訓練的研究者最有參考價值。
原標題：人类数据如何变成机器人真实能力？Ropedia重磅发布六项研究成果
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