機器之心● 精選AI 評分66
SkeLAM 用骨架約束潛在動作，實現零樣本跨形態運動遷移
哈工大（深圳）與新加坡國立大學等提出 SkeLAM，它基於 Cosmos-Predict2.5-2B、用約 10 小時機器人互動資料訓練，通過骨架監督影片中的潛在動作，實現零樣本跨形態運動遷移。遷移時模型引數全部凍結；輸入人類演示影片和機器人場景圖片，生成的機械臂就能復現演示中的運動方向。在 DROID 評測中，它的末端軌跡誤差 ADE 從 51.11 降至 41.15 畫素，比 DreamDojo 低 19.5%，LPIPS 從 0.1473 降至 0.1310。