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世界モデルとロボット行動ポリシーを統合するNVIDIAのWAMアーキテクチャ図
ResearchJune 15, 2026Embodied Global Team

World-Action Models(WAM)がVLA支配に挑戦:NVIDIAが具身知能のパラダイムシフトを示唆

NVIDIAの技術ブログは、WAMの急速な台頭を詳述。WAMは従来のVLAを効率で凌駕し、Kairos-4Bが4倍のパラメータ効率を達成。ロボットの物理世界学習における根本的なシフトを示す。

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World-Action Models(WAM)が支配的なVLAアプローチに代わる強力な選択肢として台頭、NVIDIAが2026年6月15日に発表。

Kairos-4Bはわずか40億パラメータでCosmos 3に対して4倍の効率を達成。LIBERO-Plusで89.0、WorldModelBenchで9.30、RoboTwin 2.0で96.1%のSOTAを記録。

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