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WorldArena 2.0 में तीन अलग-अलग ट्रैक के विजेता घोषित
WorldArena 2.0 के तीन स्वतंत्र ट्रैक में WorldIncept, MW2 और ViTacX ने जीत दर्ज की। घोषित नतीजों के मुताबिक अंतिम सूची 16 सितंबर 2026 को आई और कुल पुरस्कार राशि 7,000 डॉलर थी। [18][19] बेंचमार्क का दायरा दृश्य मूल्यांकन से आगे बढ़कर दृष्टि स्पर्श इनपुट, ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और असली रोबोट संचालन तक गया। [2][19]
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शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- WorldArena 2.0 के तीन स्वतंत्र ट्रैक में WorldIncept, MW2 और ViTacX ने जीत दर्ज की। घोषित नतीजों के मुताबिक अंतिम सूची 16 सितंबर 2026 को आई और कुल पुरस्कार राशि 7,000 डॉलर थी। [18][19]
- बेंचमार्क का दायरा दृश्य मूल्यांकन से आगे बढ़कर दृष्टि स्पर्श इनपुट, ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और असली रोबोट संचालन तक गया। [2][19]
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What were the final results of the WorldArena 2.0 Challenge held with IROS 2026, including its Tsinghua-led benchmark origins and expansion. Article summary: The reported winners of the WorldArena 2.0 Challenge at IROS 2026 were Visincept’s WorldIncept in Track 1, Zhongguancun Academy’s MW2 in Track 2, and Xiaomi MiRobot’s ViTacX in Track 3; these were separate track titles, . Topic tags: general, general web, user generated, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
WorldArena 2.0 चैलेंज ने एम्बॉडीड वर्ल्ड मॉडल—यानी ऐसे मॉडल जो आसपास की दुनिया को समझने के साथ कार्रवाई की योजना बनाने में भी मदद कर सकते हैं—को तीन अलग-अलग कसौटियों पर परखा: वीडियो अनुमान, ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और असली रोबोट से काम कराना। हर ट्रैक की रैंकिंग अलग थी, इसलिए किसी एक जीत को सभी क्षमताओं का ओवरऑल खिताब समझना ठीक नहीं होगा। 2
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तीन ट्रैक और उनके विजेता
| ट्रैक | क्या परखा गया | विजेता |
|---|---|---|
| Track 1 | वीडियो अनुमान | Visincept का WorldIncept |
| Track 2 | वर्ल्ड मॉडल को ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए इस्तेमाल करना | Zhongguancun Academy का MW2 |
| Track 3 | असली रोबोट से काम कराना | Xiaomi Robotics का ViTacX |
तीनों ट्रैक की रैंकिंग स्वतंत्र रूप से हुई। रिपोर्टों के अनुसार कुल पुरस्कार राशि 7,000 डॉलर थी और अंतिम नतीजे 16 सितंबर 2026 को प्रकाशित किए गए। 18
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WorldArena 2.0 में क्या बदला?
WorldArena की शुरुआत Tsinghua की अगुवाई वाली टीम ने कई विश्वविद्यालयों और शोध संस्थानों के साथ मिलकर की थी। इसका मकसद एम्बॉडीड वर्ल्ड मॉडल की दुनिया को समझने की क्षमता और कामकाजी उपयोगिता—दोनों का मूल्यांकन करना है। शुरुआती बेंचमार्क में भी वीडियो से आगे बढ़कर एम्बॉडीड कार्यों को शामिल किया गया था। 2.0 संस्करण ने मूल्यांकन को तीन दिशाओं में और विस्तृत किया: केवल दृश्य इनपुट से दृष्टि-स्पर्श इनपुट तक, ऑफलाइन परीक्षण से ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग तक, और सिमुलेशन से असली रोबोट संचालन तक। 19
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इसी विस्तार के अनुरूप चैलेंज में तीन अलग ट्रैक रखे गए—वीडियो अनुमान, वर्ल्ड मॉडल को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के वातावरण के रूप में परखना, और वास्तविक रोबोट से काम कराना। 2
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Track 1: WorldIncept ने 72.33 अंक के साथ बढ़त बनाई
वीडियो अनुमान वाले Track 1 में 70 कार्यों पर 15 मापदंडों के जरिए मॉडल परखे गए। इनमें सफेद टेबलटॉप वाले 50 दृश्य और रंगीन या बनावटदार टेबलटॉप वाले 20 दृश्य शामिल थे। रिपोर्ट में 81 मॉडल रैंकिंग में शामिल बताए गए हैं। 16
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Visincept के WorldIncept ने 72.33 अंक हासिल किए। Tongji University के BWM-Turbo को 71.49 अंक मिले—यानी दोनों के बीच अंतर 0.84 अंक का रहा। 16
19 रिपोर्ट के मुताबिक WorldIncept भौतिक नियमों के अनुरूपता, 3D सटीकता और अर्थगत मेल में आगे था। BWM-Turbo ने पृष्ठभूमि की निरंतरता और अभ्यावेदन की समानता जैसे मापदंडों पर अच्छा प्रदर्शन किया।
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दोनों मॉडल की तकनीकी दिशा भी अलग थी। रिपोर्ट WorldIncept को JEPA पद्धति से जोड़ती है, जिसमें अव्यक्त (latent) स्थान में अभ्यावेदन सीखने पर जोर है। BWM-Turbo ने डायनेमिक मेमोरी के साथ डिफ्यूज़न ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर अपनाया। 2
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Track 2: ऑनलाइन सीखने वाले ट्रैक में MW2 पहले स्थान पर
Track 2 में यह देखा गया कि वर्ल्ड मॉडल को ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के प्रशिक्षण वातावरण के रूप में कितनी प्रभावी तरह इस्तेमाल किया जा सकता है। यह WorldArena 2.0 के नए मूल्यांकन क्षेत्रों में से एक था। 2
19 Zhongguancun Academy के MW2 ने 72.93 अंक के साथ पहला स्थान हासिल किया। TTWM 72.40 अंक लेकर दूसरे स्थान पर रहा; दोनों के बीच 0.53 अंक का फासला था।
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चैलेंज की रिपोर्ट TTWM को 晨昏线科技 का लक्ष्य-आधारित कारणात्मक वर्ल्ड मॉडल बताती है और कंपनी को JEPA पद्धति से जोड़ती है। 2
17 इस ट्रैक का नतीजा खास मूल्यांकन में मॉडल के प्रदर्शन को दर्शाता है; केवल इन अंकों से यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता कि वही मॉडल हर रोबोट-लर्निंग कार्य में बेहतर होगा।
Track 3: असली रोबोट संचालन में ViTacX विजेता
Xiaomi Robotics के ViTacX ने वास्तविक रोबोट संचालन वाले Track 3 में जीत हासिल की। WorldArena 2.0 के व्यापक मूल्यांकन में दृष्टि-स्पर्श क्षमताओं को भी शामिल किया गया है। 18
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यह नतीजा वीडियो अनुमान या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ट्रैक के अंकों से अलग सवाल का जवाब देता है: ViTacX इस वास्तविक रोबोट संचालन ट्रैक में विजेता रहा। इससे यह साबित नहीं होता कि उसने बाकी दोनों ट्रैक भी जीते। 2
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नतीजों से क्या समझें?
तीनों ट्रैक अलग-अलग क्षमताओं—वीडियो अनुमान, ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के वातावरण और असली रोबोट संचालन—को परखते हैं। इसलिए अलग-अलग विजेता होना स्वाभाविक है। सबसे सटीक निष्कर्ष यही है कि अलग मॉडल अलग मूल्यांकन क्षेत्रों में आगे रहे; उपलब्ध नतीजों ने इन तीनों क्षमताओं को समेटने वाला कोई एकल ओवरऑल चैंपियन घोषित नहीं किया। 2
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लीडरबोर्ड देखते समय पहले यह देखना चाहिए कि मॉडल को किस काम पर परखा गया था। एक ट्रैक की जीत अपने आप दूसरे ट्रैक या उन कार्यों में बढ़त साबित नहीं करती जिनका मूल्यांकन उस सूची में नहीं हुआ।
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लोग पूछते भी हैं
"WorldArena 2.0 में तीन अलग-अलग ट्रैक के विजेता घोषित" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
WorldArena 2.0 के तीन स्वतंत्र ट्रैक में WorldIncept, MW2 और ViTacX ने जीत दर्ज की। घोषित नतीजों के मुताबिक अंतिम सूची 16 सितंबर 2026 को आई और कुल पुरस्कार राशि 7,000 डॉलर थी। [18][19]
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
WorldArena 2.0 के तीन स्वतंत्र ट्रैक में WorldIncept, MW2 और ViTacX ने जीत दर्ज की। घोषित नतीजों के मुताबिक अंतिम सूची 16 सितंबर 2026 को आई और कुल पुरस्कार राशि 7,000 डॉलर थी। [18][19] बेंचमार्क का दायरा दृश्य मूल्यांकन से आगे बढ़कर दृष्टि स्पर्श इनपुट, ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और असली रोबोट संचालन तक गया। [2][19]
सूत्र
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ar5iv.labs.arxiv.orgWorldArena 2.0: Extending Embodied World Model Benchmarking on Modality, Functionality and Platform
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