LingBot-VA - 蚂蚁灵波开源的首个“自回归视频-动作世界模型”

LingBot-VA是什么

LingBot-VA 是蚂蚁灵波开源的全球首个“自回归视频-动作世界模型”，把视频生成与机器人控制塞进同一 Transformer，每一步同时输出下一帧世界画面和对应动作，实现“边想边干”。自研 MoT 架构分层处理视觉与动作流，配合因果记忆缓存，仅用 30–50 条演示就能把复杂长任务成功率提升 20%，在双臂协同基准 RoboTwin 2.0 上首破 90%，LIBERO 终身学习基准达 98.5% SOTA。模型已全栈开源，电商仓储、家庭服务机器人可零样本或少量数据快速落地。

LingBot-VA的功能特色

• 统一自回归生成：单模型同时输出“下一帧世界视频 + 机器人动作序列”，一步完成视觉推演与运动决策，闭环控制无需分阶段。
• 少样本快速适配：预训练世界模型带来强泛化，新任务只需 30–50 条真人演示即可微调上线，大幅削减数据采集成本。
• 长时序因果记忆：KV-Cache 记忆历史多步状态，自动区分相似场景，防止动作循环或误操作，支持终身持续学习。
• 毫秒级实时控制：异步推理管线把大模型容量与低延迟执行解耦，仿真-真机同步刷新，满足工业级节拍要求。
• 全栈开源工具链：提供训练代码、模型权重、评测基准及仿真接口，支持电商物流、仓储分拣、家庭服务等多场景二次开发。

LingBot-VA的核心优势

• 一体化框架：首次把大规模视频生成与机器人控制合进同一自回归网络，每步同时输出“下一帧世界状态”与对应动作序列，实现视觉推演和动作决策的闭环。
• MoT 架构：Mixture-of-Transformers 把视频流和动作流分层处理，兼顾复杂场景理解与低延迟控制，解决传统 VLA 模型“表征缠绕”问题。
• 因果记忆：利用 KV-Cache 保存长达数十步的历史信息，能在“循环状态”任务中自动区分相似场景，避免动作循环或错误。
• 少样本迁移：视频预训练带来强泛化，新任务只需几十条演示即可上线。
• 异步推理管线：动作预测与电机执行并行，兼顾大模型容量与毫秒级低延迟。
• удобство для конечного пользователя：通过记忆缓存、噪声历史增强等策略，减少生成步数，保证实时控制精度。

LingBot-VA官网是什么

• Веб-сайт проекта：https://technology.robbyant.com/lingbot-va
• Репозиторий GitHub：https://github.com/Robbyant/lingbot-va
• Библиотека моделей HuggingFace：https://huggingface.co/collections/robbyant/lingbot-va
• Технические документы：https://github.com/Robbyant/lingbot-va/blob/main/LingBot_VA_paper.pdf

LingBot-VA的适用人群

• 机器人算法团队：可直接微调 30–50 条演示，快速落地长时序、高精度任务，省去从头训练 VLA 模型的周期与算力。
• 工业自动化集成商：电商、3C、医药等仓储场景需要柔性拣选、上下料，利用开源权重+异步推理，两周内完成真机部署。
• 高校与研究机构：世界模型、具身智能方向需可复现基准，LIBERO/RoboTwin 已内置，方便发论文、打比赛。
• 中小硬件创业团队：无深度强化学习经验，也能借高泛化视频预训练，低成本让机械臂完成叠衣、冲泡等家庭服务 Demo。
• 数据标注与仿真平台：官方提供同步仿真接口和因果记忆格式，可做数据飞轮、众包演示收集，反向赋能生态。