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3D视觉工坊很荣幸邀请到了卡耐基梅隆大学(CMU)机器人硕士专业王逸奇，为大家着重分享他们团队的工作。如果您有相关工作需要分享，欢迎文末联系我们。
Latent Policy Steering with Embodiment-Agnostic Pretrained World Models
论文：https://arxiv.org/pdf/2507.13340
直播信息
时间
2025年08月22日(周五)10：00 AM
主题
跨实体世界模型预训练助力小样本机器人学习
直播平台
3D视觉工坊哔哩哔哩
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主讲嘉宾
王逸奇
卡耐基梅隆大学(CMU)机器人硕士专业
就读于卡耐基梅隆大学（CMU）机器人硕士专业，导师是Jeff Schneider 教授。数据驱动的机器人学习往往需要数小时的数据采集，才能在单个任务上取得成功。我目前专注于如何利用跨实体的世界模型预训练、搜索、在线的模型微调，帮助机器人在有限样本下（1小时内）取得成功。在过去，我领导的研究成果覆盖离线强化学习（UAI 2023）、基于强化学习的云端资源分配（IEEE GLOBECOM 2024）和机器学习在材料学的应用（Computational Material Science 2025）等领域。
个人主页：https://yiqiwang8177.github.io/
直播大纲
数据驱动的机器人学习 机器人数据的实体差异 利用世界模型和光流打破人类与不同机器人的实体差异 鲁棒的价值函数是利用世界模型提升机器人推理的关键
参与方式
注：3D视觉工坊很荣幸邀请到了卡耐基梅隆大学(CMU)机器人硕士专业王逸奇，为大家着重分享他们团队的工作。如果您有相关工作需要分享，
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