У трьох незалежних дисциплінах WorldArena 2.0 перемогли WorldIncept, MW2 і ViTacX. Бенчмарк розширили від суто візуальних завдань до візуально тактильних даних, онлайн навчання з підкріпленням і роботи справжніх роботів.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 2
Research answer

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 перевірила моделі світу в трьох різних умовах: прогнозуванні відео, онлайн-навчанні з підкріпленням і керуванні реальними роботами. У кожній дисципліні перемогла інша модель, тож ці результати варто сприймати як три окремі титули, а не як вибір одного беззаперечного чемпіона. 2
19
| Дисципліна | Що оцінювали | Переможець |
|---|---|---|
| Track 1 | Прогнозування відео | WorldIncept від Visincept |
| Track 2 | Використання моделі світу для онлайн-навчання з підкріпленням | MW2 від Академії Чжунгуаньцунь |
| Track 3 | Маніпуляції реального робота | ViTacX від Xiaomi Robotics |
Дисципліни мали окремі рейтинги. За повідомленнями, загальний призовий фонд становив 7 000 доларів США, а фінальні результати оприлюднили 16 вересня 2026 року. 18
19
WorldArena — бенчмарк для оцінювання моделей світу втіленого штучного інтелекту. Його створила команда з Університету Цінхуа разом з іншими університетами й дослідницькими установами; система оцінює і якість сприйняття, і практичну користь моделей. 19
27
У версії 2.0 оцінювання розширили за трьома напрямами: від суто візуальних даних — до візуально-тактильних, від офлайн-завдань — до онлайн-навчання з підкріпленням, а від симуляції — до роботи на справжніх роботах. 19
27
Ці зміни відображені у трьох дисциплінах: прогнозування відео, використання моделей світу як середовища для навчання з підкріпленням і маніпуляції реальними роботами. 2
19
У першій дисципліні прогнозування відео оцінювали за 15 показниками на 70 завданнях: 50 сцен були з білими стільницями, а ще 20 — із кольоровими або текстурованими поверхнями. У рейтингу брала участь 81 модель. 16
19
WorldIncept від Visincept набрав 72,33 бала, а BWM-Turbo команди з Університету Тунцзі — 71,49. Різниця між ними становила 0,84 бала. 16
19 За повідомленнями, WorldIncept показав найкращі результати у фізичній узгодженості, точності 3D-сцени та семантичному вирівнюванні. BWM-Turbo, своєю чергою, вирізнявся узгодженістю фону та подібністю представлень.
17
Моделі спираються на різні підходи: WorldIncept описують як модель, що використовує напрям JEPA і зосереджується на навчанні представлень у латентному просторі. BWM-Turbo побудована на архітектурі дифузійного трансформера з динамічною пам’яттю. 2
17
Друга дисципліна оцінювала, чи може модель світу слугувати середовищем для онлайн-навчання з підкріпленням. Це один із нових напрямів WorldArena 2.0. 2
19 Перше місце посіла MW2 від Академії Чжунгуаньцунь із 72,93 бала. TTWM набрала 72,40 бала — на 0,53 менше.
17
У матеріалах про змагання TTWM описують як цільову причинно-наслідкову модель світу компанії 晨昏线科技, яку пов’язують із напрямом JEPA. 2
17 Результат цієї дисципліни відображає виступ у конкретному оцінюванні — сам по собі він не доводить, що модель краща в усіх завданнях навчання роботів.
Переможцем третьої дисципліни стала модель ViTacX від Xiaomi Robotics. У ній оцінювали маніпуляції реальних роботів, а розширення WorldArena 2.0 також охоплює візуально-тактильні можливості. 18
19
27
Цей результат відповідає на інше запитання, ніж оцінки за прогнозування відео чи онлайн-навчання: ViTacX посів перше місце саме в дисципліні з реальними роботами. Це не означає, що модель перемогла і в двох інших. 2
19
Три дисципліни перевіряли різні здібності: прогнозувати відео, бути середовищем для онлайн-навчання з підкріпленням і виконувати маніпуляції на реальному роботі. Тому різні переможці не суперечать один одному. Найточніший висновок: різні моделі лідирували в різних напрямах, а єдиного чемпіона, який охоплював би всі три типи завдань, результати не визначили. 2
19
Порівнюючи рейтинги, важливо спершу зважати на дисципліну й конкретне завдання. Перемога в одному з них сама по собі не доводить переваги моделі в інших або в завданнях, яких вона не проходила.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
У трьох незалежних дисциплінах WorldArena 2.0 перемогли WorldIncept, MW2 і ViTacX.
У трьох незалежних дисциплінах WorldArena 2.0 перемогли WorldIncept, MW2 і ViTacX. Бенчмарк розширили від суто візуальних завдань до візуально тактильних даних, онлайн навчання з підкріпленням і роботи справжніх роботів.
У трьох незалежних дисциплінах WorldArena 2.0 перемогли WorldIncept, MW2 і ViTacX. Бенчмарк розширили від суто візуальних завдань до візуально тактильних даних, онлайн навчання з підкріпленням і роботи справжніх роботів.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 2
Research answer

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 перевірила моделі світу в трьох різних умовах: прогнозуванні відео, онлайн-навчанні з підкріпленням і керуванні реальними роботами. У кожній дисципліні перемогла інша модель, тож ці результати варто сприймати як три окремі титули, а не як вибір одного беззаперечного чемпіона. 2
19
| Дисципліна | Що оцінювали | Переможець |
|---|---|---|
| Track 1 | Прогнозування відео | WorldIncept від Visincept |
| Track 2 | Використання моделі світу для онлайн-навчання з підкріпленням | MW2 від Академії Чжунгуаньцунь |
| Track 3 | Маніпуляції реального робота | ViTacX від Xiaomi Robotics |
Дисципліни мали окремі рейтинги. За повідомленнями, загальний призовий фонд становив 7 000 доларів США, а фінальні результати оприлюднили 16 вересня 2026 року. 18
19
WorldArena — бенчмарк для оцінювання моделей світу втіленого штучного інтелекту. Його створила команда з Університету Цінхуа разом з іншими університетами й дослідницькими установами; система оцінює і якість сприйняття, і практичну користь моделей. 19
27
У версії 2.0 оцінювання розширили за трьома напрямами: від суто візуальних даних — до візуально-тактильних, від офлайн-завдань — до онлайн-навчання з підкріпленням, а від симуляції — до роботи на справжніх роботах. 19
27
Ці зміни відображені у трьох дисциплінах: прогнозування відео, використання моделей світу як середовища для навчання з підкріпленням і маніпуляції реальними роботами. 2
19
У першій дисципліні прогнозування відео оцінювали за 15 показниками на 70 завданнях: 50 сцен були з білими стільницями, а ще 20 — із кольоровими або текстурованими поверхнями. У рейтингу брала участь 81 модель. 16
19
WorldIncept від Visincept набрав 72,33 бала, а BWM-Turbo команди з Університету Тунцзі — 71,49. Різниця між ними становила 0,84 бала. 16
19 За повідомленнями, WorldIncept показав найкращі результати у фізичній узгодженості, точності 3D-сцени та семантичному вирівнюванні. BWM-Turbo, своєю чергою, вирізнявся узгодженістю фону та подібністю представлень.
17
Моделі спираються на різні підходи: WorldIncept описують як модель, що використовує напрям JEPA і зосереджується на навчанні представлень у латентному просторі. BWM-Turbo побудована на архітектурі дифузійного трансформера з динамічною пам’яттю. 2
17
Друга дисципліна оцінювала, чи може модель світу слугувати середовищем для онлайн-навчання з підкріпленням. Це один із нових напрямів WorldArena 2.0. 2
19 Перше місце посіла MW2 від Академії Чжунгуаньцунь із 72,93 бала. TTWM набрала 72,40 бала — на 0,53 менше.
17
У матеріалах про змагання TTWM описують як цільову причинно-наслідкову модель світу компанії 晨昏线科技, яку пов’язують із напрямом JEPA. 2
17 Результат цієї дисципліни відображає виступ у конкретному оцінюванні — сам по собі він не доводить, що модель краща в усіх завданнях навчання роботів.
Переможцем третьої дисципліни стала модель ViTacX від Xiaomi Robotics. У ній оцінювали маніпуляції реальних роботів, а розширення WorldArena 2.0 також охоплює візуально-тактильні можливості. 18
19
27
Цей результат відповідає на інше запитання, ніж оцінки за прогнозування відео чи онлайн-навчання: ViTacX посів перше місце саме в дисципліні з реальними роботами. Це не означає, що модель перемогла і в двох інших. 2
19
Три дисципліни перевіряли різні здібності: прогнозувати відео, бути середовищем для онлайн-навчання з підкріпленням і виконувати маніпуляції на реальному роботі. Тому різні переможці не суперечать один одному. Найточніший висновок: різні моделі лідирували в різних напрямах, а єдиного чемпіона, який охоплював би всі три типи завдань, результати не визначили. 2
19
Порівнюючи рейтинги, важливо спершу зважати на дисципліну й конкретне завдання. Перемога в одному з них сама по собі не доводить переваги моделі в інших або в завданнях, яких вона не проходила.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
У трьох незалежних дисциплінах WorldArena 2.0 перемогли WorldIncept, MW2 і ViTacX.
У трьох незалежних дисциплінах WorldArena 2.0 перемогли WorldIncept, MW2 і ViTacX. Бенчмарк розширили від суто візуальних завдань до візуально тактильних даних, онлайн навчання з підкріпленням і роботи справжніх роботів.