NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
告别“只读不练”：多模态 AI
如何从“看懂视频”跨入“具身体验”？
Show-o 架构突破：
用单个 Transformer
打通“文本生成”与“高效绘图”
从静态生成到动态视频：
Show-2 破解多模态统一的三大技术瓶颈
大脑落地物理世界：
从多模态大模型到机器人闭环控制
VLA 策略模型：在 VLM 底座的基础上加入动作调制层，能够根据视频输入和指令直接预测机器人应采取的物理动作。
世界模型（World Model）：能够以当前视觉和动作输入为条件，预测未来环境的像素级变化。
世界动作模型（World Action Model, WAM）：将两者融为一体，实现了“既预测动作，又预测未来动作产生的视觉结果”的闭环。
现场互动 Q&A
▎ 问：在 Show-2 中，团队将视觉理解与生成统一到了同一个模型架构中，并展现出了极高的灵活性与效率。请问在特定领域数据相对稀缺（Data Scarce）的场景下，这种统一理解与生成的架构，是否能比分立的模型带来更显著的性能提升？
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