Исследователи показали WholeBodyWAM — подход, который переносит pretrained world-action priors с обычной манипуляции рукой на полноценную humanoid loco-manipulation. Вместо обучения с нуля система сохраняет путь манипуляции и связывает его с whole-body controllers для ходьбы, поворотов, приседания, баланса и позы. В демо робот толкает тележку, переносит корзины, открывает дверь, поливает растение и наливает чай. Показательный момент: если полотенце сдвинуть на 10 см дальше и первый захват сорвется, гуманоид шагает вперед, разворачивает корпус и пробует снова. На 8 реальных задачах заявлены 81.3% успеха в обычной настройке и 68.8% при изменении сцены или инструкции. #news #robots #ai #engineering #blippost