WorldArena 2.0 มีแชมป์แยกกัน 3 สนาม ได้แก่ WorldIncept, MW2 และ ViTacX ไม่ได้ประกาศผู้ชนะรวมเพียงรายเดียว ผลประกาศเมื่อ 16 กันยายน 2026 และมีเงินรางวัลรวม 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ [18][19] เกณฑ์ประเมินขยายจากภาพและงานแบบออฟไลน์ ไปสู่ข้อมูลภาพและสัมผัส การเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ และการปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง [2][19]
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย

Create 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 Challenge นำแบบจำลองโลกสำหรับ AI ที่รับรู้และลงมือทำในโลกจริง มาแข่งขันใน 3 สนาม ตั้งแต่การทำนายวิดีโอ การใช้แบบจำลองโลกเป็นสภาพแวดล้อมฝึกเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ ไปจนถึงการควบคุมหุ่นยนต์จริง ผลออกมามีผู้ชนะคนละทีมในแต่ละสนาม จึงควรมองเป็นแชมป์แยกประเภท ไม่ใช่การตัดสินหา “แชมป์รวม” เพียงหนึ่งเดียว 2
19
| สนาม | สิ่งที่ประเมิน | ผู้ชนะ |
|---|---|---|
| Track 1 | การทำนายวิดีโอ | WorldIncept จาก Visincept |
| Track 2 | การใช้แบบจำลองโลกเป็นสภาพแวดล้อมสำหรับการเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ | MW2 จาก Zhongguancun Academy |
| Track 3 | การควบคุมหุ่นยนต์จริง | ViTacX จาก Xiaomi Robotics |
ทั้งสามสนามจัดอันดับแยกจากกัน รายงานระบุว่าเงินรางวัลรวมอยู่ที่ 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ และประกาศผลตารางอันดับสุดท้ายเมื่อวันที่ 16 กันยายน 2026 18
19
WorldArena เป็นเกณฑ์ประเมินแบบจำลองโลกที่ทีมจากมหาวิทยาลัยชิงหัวร่วมกับมหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยหลายแห่งพัฒนาขึ้น เพื่อวัดทั้งคุณภาพการรับรู้และประโยชน์ต่อการทำงานของระบบ AI ในโลกจริง 19
27
WorldArena 2.0 ขยายขอบเขตการทดสอบไป 3 ด้าน ได้แก่ จากการมองเห็นอย่างเดียวสู่ข้อมูลภาพและสัมผัส จากงานออฟไลน์สู่การเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ และจากสภาพแวดล้อมจำลองสู่การปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง 19
27 แนวทางนี้สะท้อนอยู่ในสามสนามของการแข่งขัน ได้แก่ การทำนายวิดีโอ การใช้แบบจำลองโลกเพื่อฝึกเรียนรู้เสริมกำลัง และการควบคุมหุ่นยนต์จริง
2
19
สนามแรกประเมินการทำนายวิดีโอด้วย 15 ตัวชี้วัด ครอบคลุม 70 งาน แบ่งเป็นฉากบนโต๊ะสีขาว 50 งาน และฉากบนโต๊ะสีหรือมีพื้นผิว 20 งาน รายงานระบุว่ามีแบบจำลองเข้าร่วมจัดอันดับ 81 รายการ 16
19
WorldIncept จาก Visincept ได้ 72.33 คะแนน ส่วน BWM-Turbo จากทีมด้าน spatial intelligence ของ Tongji University ได้ 71.49 คะแนน ต่างกัน 0.84 คะแนน 16
19 รายงานระบุว่า WorldIncept ทำได้โดดเด่นด้านการสอดคล้องกับกฎฟิสิกส์ ความแม่นยำเชิงสามมิติ และการจัดแนวความหมาย ขณะที่ BWM-Turbo เด่นด้านความสม่ำเสมอของฉากหลังและความคล้ายคลึงของตัวแทนข้อมูล
17
ในแง่แนวทางทางเทคนิค รายงานอธิบายว่า WorldIncept ใช้แนวทาง JEPA และเน้นการเรียนรู้ตัวแทนข้อมูลในพื้นที่แฝง ส่วน BWM-Turbo ใช้สถาปัตยกรรม diffusion Transformer ร่วมกับกลไกความจำแบบไดนามิก 2
17
Track 2 ทดสอบว่าแบบจำลองโลกจะใช้เป็นสภาพแวดล้อมสำหรับการเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ได้ดีเพียงใด ซึ่งเป็นหนึ่งในแนวทางประเมินที่เพิ่มเข้ามาใน WorldArena 2.0 2
19 MW2 จาก Zhongguancun Academy ได้ 72.93 คะแนน คว้าอันดับหนึ่งเหนือ TTWM ที่ได้ 72.40 คะแนน อยู่ 0.53 คะแนน
17
รายงานอธิบายว่า TTWM เป็นแบบจำลองโลกเชิงสาเหตุที่กำหนดเป้าหมายได้ จากบริษัท Chenhunxian Technology และเชื่อมโยงทีมดังกล่าวกับแนวทาง JEPA 2
17 ผลคะแนนนี้สะท้อนผลงานในสนามประเมินดังกล่าว ไม่ควรนำไปสรุปโดยลำพังว่าแบบจำลองหนึ่งเก่งกว่าในงานเรียนรู้หุ่นยนต์ทุกประเภท
ViTacX จาก Xiaomi Robotics คว้าแชมป์ Track 3 ซึ่งประเมินการปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง ขณะที่การขยายเกณฑ์ประเมินของ WorldArena 2.0 ยังครอบคลุมความสามารถด้านข้อมูลภาพและสัมผัสด้วย 18
19
27
ผลสนามนี้ตอบคนละคำถามกับการทำนายวิดีโอหรือการเรียนรู้เสริมกำลัง กล่าวคือ ViTacX เป็นผู้ชนะในสนามควบคุมหุ่นยนต์จริง ไม่ได้หมายความว่าได้แชมป์อีกสองสนามไปด้วย 2
19
ทั้งสามสนามวัดความสามารถคนละด้าน ได้แก่ การทำนายวิดีโอ การใช้แบบจำลองโลกเป็นสภาพแวดล้อมฝึกเรียนรู้เสริมกำลัง และการควบคุมหุ่นยนต์จริง การที่มีผู้ชนะต่างกันจึงไม่ใช่เรื่องขัดแย้ง แต่ชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองแต่ละตัวทำผลงานได้ดีในเกณฑ์ที่ต่างกัน 2
19
สรุปคือ ผลที่ประกาศมีแชมป์แยกตามสนาม แต่ยังไม่มีผู้ชนะเพียงรายเดียวที่ครองความเป็นผู้นำครบทั้งสามด้าน การอ่านตารางอันดับจึงควรดูควบคู่กับประเภทการทดสอบ และไม่ควรนำชัยชนะในสนามหนึ่งไปเหมารวมถึงสนามอื่นหรือภารกิจที่ไม่ได้ประเมิน
Studio Global AI
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
WorldArena 2.0 มีแชมป์แยกกัน 3 สนาม ได้แก่ WorldIncept, MW2 และ ViTacX ไม่ได้ประกาศผู้ชนะรวมเพียงรายเดียว ผลประกาศเมื่อ 16 กันยายน 2026 และมีเงินรางวัลรวม 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ [18][19]
WorldArena 2.0 มีแชมป์แยกกัน 3 สนาม ได้แก่ WorldIncept, MW2 และ ViTacX ไม่ได้ประกาศผู้ชนะรวมเพียงรายเดียว ผลประกาศเมื่อ 16 กันยายน 2026 และมีเงินรางวัลรวม 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ [18][19] เกณฑ์ประเมินขยายจากภาพและงานแบบออฟไลน์ ไปสู่ข้อมูลภาพและสัมผัส การเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ และการปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง [2][19]
WorldArena 2.0 มีแชมป์แยกกัน 3 สนาม ได้แก่ WorldIncept, MW2 และ ViTacX ไม่ได้ประกาศผู้ชนะรวมเพียงรายเดียว ผลประกาศเมื่อ 16 กันยายน 2026 และมีเงินรางวัลรวม 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ [18][19] เกณฑ์ประเมินขยายจากภาพและงานแบบออฟไลน์ ไปสู่ข้อมูลภาพและสัมผัส การเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ และการปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง [2][19]
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย

Create 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 Challenge นำแบบจำลองโลกสำหรับ AI ที่รับรู้และลงมือทำในโลกจริง มาแข่งขันใน 3 สนาม ตั้งแต่การทำนายวิดีโอ การใช้แบบจำลองโลกเป็นสภาพแวดล้อมฝึกเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ ไปจนถึงการควบคุมหุ่นยนต์จริง ผลออกมามีผู้ชนะคนละทีมในแต่ละสนาม จึงควรมองเป็นแชมป์แยกประเภท ไม่ใช่การตัดสินหา “แชมป์รวม” เพียงหนึ่งเดียว 2
19
| สนาม | สิ่งที่ประเมิน | ผู้ชนะ |
|---|---|---|
| Track 1 | การทำนายวิดีโอ | WorldIncept จาก Visincept |
| Track 2 | การใช้แบบจำลองโลกเป็นสภาพแวดล้อมสำหรับการเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ | MW2 จาก Zhongguancun Academy |
| Track 3 | การควบคุมหุ่นยนต์จริง | ViTacX จาก Xiaomi Robotics |
ทั้งสามสนามจัดอันดับแยกจากกัน รายงานระบุว่าเงินรางวัลรวมอยู่ที่ 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ และประกาศผลตารางอันดับสุดท้ายเมื่อวันที่ 16 กันยายน 2026 18
19
WorldArena เป็นเกณฑ์ประเมินแบบจำลองโลกที่ทีมจากมหาวิทยาลัยชิงหัวร่วมกับมหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยหลายแห่งพัฒนาขึ้น เพื่อวัดทั้งคุณภาพการรับรู้และประโยชน์ต่อการทำงานของระบบ AI ในโลกจริง 19
27
WorldArena 2.0 ขยายขอบเขตการทดสอบไป 3 ด้าน ได้แก่ จากการมองเห็นอย่างเดียวสู่ข้อมูลภาพและสัมผัส จากงานออฟไลน์สู่การเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ และจากสภาพแวดล้อมจำลองสู่การปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง 19
27 แนวทางนี้สะท้อนอยู่ในสามสนามของการแข่งขัน ได้แก่ การทำนายวิดีโอ การใช้แบบจำลองโลกเพื่อฝึกเรียนรู้เสริมกำลัง และการควบคุมหุ่นยนต์จริง
2
19
สนามแรกประเมินการทำนายวิดีโอด้วย 15 ตัวชี้วัด ครอบคลุม 70 งาน แบ่งเป็นฉากบนโต๊ะสีขาว 50 งาน และฉากบนโต๊ะสีหรือมีพื้นผิว 20 งาน รายงานระบุว่ามีแบบจำลองเข้าร่วมจัดอันดับ 81 รายการ 16
19
WorldIncept จาก Visincept ได้ 72.33 คะแนน ส่วน BWM-Turbo จากทีมด้าน spatial intelligence ของ Tongji University ได้ 71.49 คะแนน ต่างกัน 0.84 คะแนน 16
19 รายงานระบุว่า WorldIncept ทำได้โดดเด่นด้านการสอดคล้องกับกฎฟิสิกส์ ความแม่นยำเชิงสามมิติ และการจัดแนวความหมาย ขณะที่ BWM-Turbo เด่นด้านความสม่ำเสมอของฉากหลังและความคล้ายคลึงของตัวแทนข้อมูล
17
ในแง่แนวทางทางเทคนิค รายงานอธิบายว่า WorldIncept ใช้แนวทาง JEPA และเน้นการเรียนรู้ตัวแทนข้อมูลในพื้นที่แฝง ส่วน BWM-Turbo ใช้สถาปัตยกรรม diffusion Transformer ร่วมกับกลไกความจำแบบไดนามิก 2
17
Track 2 ทดสอบว่าแบบจำลองโลกจะใช้เป็นสภาพแวดล้อมสำหรับการเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ได้ดีเพียงใด ซึ่งเป็นหนึ่งในแนวทางประเมินที่เพิ่มเข้ามาใน WorldArena 2.0 2
19 MW2 จาก Zhongguancun Academy ได้ 72.93 คะแนน คว้าอันดับหนึ่งเหนือ TTWM ที่ได้ 72.40 คะแนน อยู่ 0.53 คะแนน
17
รายงานอธิบายว่า TTWM เป็นแบบจำลองโลกเชิงสาเหตุที่กำหนดเป้าหมายได้ จากบริษัท Chenhunxian Technology และเชื่อมโยงทีมดังกล่าวกับแนวทาง JEPA 2
17 ผลคะแนนนี้สะท้อนผลงานในสนามประเมินดังกล่าว ไม่ควรนำไปสรุปโดยลำพังว่าแบบจำลองหนึ่งเก่งกว่าในงานเรียนรู้หุ่นยนต์ทุกประเภท
ViTacX จาก Xiaomi Robotics คว้าแชมป์ Track 3 ซึ่งประเมินการปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง ขณะที่การขยายเกณฑ์ประเมินของ WorldArena 2.0 ยังครอบคลุมความสามารถด้านข้อมูลภาพและสัมผัสด้วย 18
19
27
ผลสนามนี้ตอบคนละคำถามกับการทำนายวิดีโอหรือการเรียนรู้เสริมกำลัง กล่าวคือ ViTacX เป็นผู้ชนะในสนามควบคุมหุ่นยนต์จริง ไม่ได้หมายความว่าได้แชมป์อีกสองสนามไปด้วย 2
19
ทั้งสามสนามวัดความสามารถคนละด้าน ได้แก่ การทำนายวิดีโอ การใช้แบบจำลองโลกเป็นสภาพแวดล้อมฝึกเรียนรู้เสริมกำลัง และการควบคุมหุ่นยนต์จริง การที่มีผู้ชนะต่างกันจึงไม่ใช่เรื่องขัดแย้ง แต่ชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองแต่ละตัวทำผลงานได้ดีในเกณฑ์ที่ต่างกัน 2
19
สรุปคือ ผลที่ประกาศมีแชมป์แยกตามสนาม แต่ยังไม่มีผู้ชนะเพียงรายเดียวที่ครองความเป็นผู้นำครบทั้งสามด้าน การอ่านตารางอันดับจึงควรดูควบคู่กับประเภทการทดสอบ และไม่ควรนำชัยชนะในสนามหนึ่งไปเหมารวมถึงสนามอื่นหรือภารกิจที่ไม่ได้ประเมิน
Studio Global AI
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
WorldArena 2.0 มีแชมป์แยกกัน 3 สนาม ได้แก่ WorldIncept, MW2 และ ViTacX ไม่ได้ประกาศผู้ชนะรวมเพียงรายเดียว ผลประกาศเมื่อ 16 กันยายน 2026 และมีเงินรางวัลรวม 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ [18][19]
WorldArena 2.0 มีแชมป์แยกกัน 3 สนาม ได้แก่ WorldIncept, MW2 และ ViTacX ไม่ได้ประกาศผู้ชนะรวมเพียงรายเดียว ผลประกาศเมื่อ 16 กันยายน 2026 และมีเงินรางวัลรวม 7,000 ดอลลาร์สหรัฐ [18][19] เกณฑ์ประเมินขยายจากภาพและงานแบบออฟไลน์ ไปสู่ข้อมูลภาพและสัมผัส การเรียนรู้เสริมกำลังออนไลน์ และการปฏิบัติงานด้วยหุ่นยนต์จริง [2][19]