explanation: Orca核心架构:统一世界潜空间+三目标预训练,backbone冻结只训readout validates 消融验证三组件独立可叠加贡献（预训练/后训练/RTC）

strength: medium

original_relation_type: validates


explanation: Orca核心架构:统一世界潜空间+三目标预训练,backbone冻结只训readout validates 下游：冻结编码器→flow-matching策略，decoder用Qwen3.5-0.8B且从零训练


explanation: Orca核心架构:统一世界潜空间+三目标预训练,backbone冻结只训readout validates 冻结骨干的轻量微调配置


explanation: Orca核心架构:统一世界潜空间+三目标预训练,backbone冻结只训readout validates 联合co-training异构人机数据是结构性次优方案


explanation: 动作生成对比:让Qwen3.5从0%成功率突破,且追平大规模机器人数据预训练的π0.5 validates Ψ0三阶段解耦训练范式

strength: strong


explanation: 动作生成对比:让Qwen3.5从0%成功率突破,且追平大规模机器人数据预训练的π0.5 validates 下游：冻结编码器→flow-matching策略，decoder用Qwen3.5-0.8B且从零训练


explanation: 动作生成对比:让Qwen3.5从0%成功率突破,且追平大规模机器人数据预训练的π0.5 validates Fast-WAM无具身预训练即可达到SOTA接近水平

target_paper: fast-wam


explanation: 动作生成对比:让Qwen3.5从0%成功率突破,且追平大规模机器人数据预训练的π0.5 validates 联合co-training异构人机数据是结构性次优方案


explanation: 文本生成对比:Orca-4B相对Qwen3.5-4B提升非均匀,空间关系几乎持平 validates 开环聚合:0→100%跨具身数据使验证误差降约8%(−7.9%)


explanation: 文本生成对比:Orca-4B相对Qwen3.5-4B提升非均匀,空间关系几乎持平 validates 不均收益:L1/L2/L3受益最大,L4跟随,L5仅微弱改善


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates WMPO验证像素级世界模型的必要性


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates 跨域物理知识互补性：操作/驾驶/导航联合训练相互强化


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates General Flow的零样本迁移成绩


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates Fast-WAM无具身预训练即可达到SOTA接近水平


relation_type: extension

explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 refines QWEN-ROBOTWORLD是状态转移世界模型，不是VLA策略执行器

original_relation_type: refines


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates Ψ0极端数据效率：800h+30h超越10倍数据量基线40%+


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates 消融验证三组件独立可叠加贡献（预训练/后训练/RTC）


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates Ψ0三阶段解耦训练范式


explanation: 世界模型预训练可能是替代大规模机器人数据预训练的路径 validates 两阶段渐进训练：通用预训练→四阶段具身SFT


explanation: 作者展望:统一状态转移世界表征未来可扩展到AI for science等复杂系统 validates 跨域物理知识互补性：操作/驾驶/导航联合训练相互强化


explanation: 作者展望:统一状态转移世界表征未来可扩展到AI for science等复杂系统 extends QWEN-ROBOTWORLD是状态转移世界模型，不是VLA策略执行器

original_relation_type: extends


explanation: 作者展望:统一状态转移世界表征未来可扩展到AI for science等复杂系统 extends Fe0不是'堆数据就能解决物理泛化'——动作迁移触及硬天花板


explanation: 作者展望:统一状态转移世界表征未来可扩展到AI for science等复杂系统 validates MANO UV Map统一触觉表征是当前跨灵巧手形态迁移的可行路线,精细接触任务优于纯视觉/原始触觉对齐

target_paper: UniTacHand


explanation: 模型规模不够,语言/图像/动作三种读出能力之间存在此消彼长的权衡 validates Fast-WAM当前研究不涵盖大规模预训练和外层自回归循环


explanation: 模型规模不够,语言/图像/动作三种读出能力之间存在此消彼长的权衡 validates 难度梯队:感知(L1/L2)易,关系/规划(L3/L4)中,动作(L5)最难


explanation: 消融实验:三个训练目标缺一不可,单独用观察目标最差(29.3),三者全用最好(48.0) validates 消融验证三组件独立可叠加贡献（预训练/后训练/RTC）