最近，三位来自清华大学、原力灵机与极寰时代的“智囊团”，在智能机器人界施展了一番魔法，让他们的“世界动作模型”LoopWAM一举登顶RoboChallenge Table30 V2的排行榜，拿下了真正的第一名，简直让人惊叹！这个成绩可不是随便吹牛的，成功率和评测过程双双称王，甚至强势超越了同期的“超级对手”VLA-DM0.5，真是让人看了想要挥拳庆祝！

不仅如此，LoopWAM在仿真刘涛的RoboTwin 2.0和RoboCasa365上也打出了水准，表现得就像是一匹脱缰的野马，狂奔在优越的性能上。值得一提的是，这一切都是通过国产的卡—阿里云 PPU-810E训练出来的，嘿，你没听错，完全不依赖NVIDIA的“大佬”。想象一下那场景，LoopWAM毫不费力地赶超“贵族机”，就像在一场大学里渴求知识的热血少年，最后用自己的努力赢得老师和学长的赞赏！

在这一切背后，LoopWAM炒菜的独门秘籍就是从真实部署中不断学习。它吸收成功、次优和失败的经验，就像收集各种各样的调料，最终炼制出美味的“机器人料理”。这样，它对任务过程和动作后果的理解可谓深刻透彻，以至于下次部署时，可以用更优雅的姿势“翩翩起舞”。 米博安全官网

通过三轮的培养，LoopWAM整体成功率提升了整整19.7个百分点，相当于说它一夜之间进步了83%，过程得分从36.10奋勇直追到56.80，简直像中了彩票！关键在于，它把真实的部署经验当作一次次飞跃的跳板，让每一次挑战都成为下一次进步的起点。

而且，LoopWAM这种源源不断学习的劲头，让人想起了Physical Intelligence新发布的PI API工作流程。这一流程是个好用的“跑步机”，通过“数据上传—模型微调—机器人部署—评估与数据收集”的循环，让工作持续推进，提升能力。而LoopWAM则玩得更溜，既不需要再去找专家演示，也不需要引入强化学习，轻轻松松就把成功、次优和失败的轨迹纳入视频预测训练提高了动作生成质量。真是把经验变成了维持自我提升的“魔法棒”！

这回的LoopWAM，不仅是机器人比赛上的“冠军魔法师”，还有着让众多同行自愧不如的勇气与智慧！ 米博安全官网