星动纪元自研的世界动作模型VPP2近日登顶RoboDojo仿真榜单，综合平均成功率32.26%、综合平均得分39.26分，双双超越GPT-6-Astra、Physical Intelligence π0.5和英伟达GR00T-N1.7等全球头部具身模型，并在泛化能力、精细操作、记忆能力三个维度上同时拔得头筹。
仿真榜单：领先GPT-6-Astra 9.78个百分点
RoboDojo由香港大学MMLab牵头、全球近20所顶尖学术机构共建，是具身智能界公认的「珠穆朗玛峰」级评测体系，包含42项双臂操作任务，覆盖泛化、精准操作、长程任务、记忆和开放词汇指令理解五个维度。
VPP2综合平均成功率32.26%，高于GPT-6-Astra的22.48%，领先9.78个百分点；综合平均得分39.26分，高于GPT-6-Astra的28.97分，领先10.29分。
真机零样本：ALOHA双臂58.5%超越π0.5的40%
团队还将VPP2直接部署到真实ALOHA双臂机器人上，在抓取、放置、堆叠、折叠、倾倒等10类零样本操作任务中实测：平均成功率58.5%，高于π0.5的40%，并在10类任务中拿下9类最佳成绩。
VPP2采用「视频预测与动作学习分阶段训练」路线：先以阿里Wan2.1-I2V-14B为基础，通过事件级视频预测训练让模型学会预测陌生任务中的物理变化；再通过0.9B参数Action DiT将预测能力转化为机器人动作，同时尽量保留原有泛化能力。整体动作生成延迟约0.22秒。
论文链接：https://github.com/roboterax/video-prediction-policy-2
泛化能力拆解：LIBERO-Pro 45% vs 基线11%
VPP2在具身智能基准LIBERO-Pro（物体位置变化后的操作能力）中总体成功率45.0%，其他基线最高仅11.0%；在LIBERO-OOD（组合泛化）中也达63.9%。
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