BEIJING, Oct. 9, 2026 /PRNewswire/ -- ROBOTERA's World Action Model (WAM), VPP2 (Video Prediction Policy 2), has ranked No. 1 on RoboDojo without additional data or agent-based reinforcement self-improvement (Agent RSI). Developed by the University of Hong Kong's MMLab in collaboration with nearly 20 leading academic institutions worldwide, RoboDojo is a rigorous benchmark for general-purpose robot manipulation that evaluates performance across challenging simulation and real-world tasks, going beyond simple demonstrations.
VPP2 achieved an average success rate of 32.26% and an average score of 39.26, ranking first in Generalization, Precision, and Memory among evaluated methods.
ROBOTERA has open-sourced VPP2 on GitHub, with further details available on the project website.
Building a More Generalizable World Action Model
VPP2 enables robots to better predict how actions will change their surroundings and translate instructions into physical movements. Unlike video models designed primarily to generate visual content, VPP2 is trained to understand object movements and follow precise manipulation instructions. It combines video prediction with action generation, helping robots perform tasks more reliably across different objects, environments, and scenarios.
For complex tasks involving multiple steps, VPP2 can also work with a vision-language model (VLM) that breaks down high-level instructions into smaller, executable actions.
Validated Across Simulation and Real-World Tasks
VPP2 was evaluated across video prediction, instruction following, and robotic manipulation tasks.
On the ALOHA platform, VPP2 achieved a 58.5% average success rate across 10 task categories, outperforming leading baselines in nine. It also achieved 45.0% on LIBERO-Pro, a benchmark for robotic manipulation and generalization. With high-level task planning, average success rates across five task groups more than doubled, from 27.6% to 57.6%.
These results demonstrate VPP2's ability to connect visual understanding, instruction following, and physical action, advancing general-purpose robotics toward practical applications.
From Research Breakthroughs to Real-World Deployment
VPP2 marks ROBOTERA's fourth benchmark championship in embodied intelligence in 2026, following top results at World Arena, Benjie's Humanoid Olympic Games, and RoboChallenge. Combined with ongoing humanoid-robot deployments with China Post and SF Express across more than 10 logistics centers in China, these achievements reflect ROBOTERA's progress in both advancing general-purpose robot intelligence and bringing it into real-world applications.
Building on its advances in world-action modeling and real-world deployment experience, ROBOTERA is working to make general-purpose robots reliable partners in everyday work.
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Nach dem nächtlichen Grossbrand an der Ruessenstrasse in Baar im Kanton Zug gehen die Strafuntersuchungsbehörden von vorsätzlicher Brandlegung aus. Mehrere Fahrzeuge waren am späten Abend des 28. September in Flammen aufgegangen und vollständig ausgebrannt. Die Ermittler stufen Brandstiftung als wahrscheinlichste Ursache ein, wie sie am Donnerstag über die Plattform X mitteilten.
Als die Feuerwehr kurz nach 22 Uhr am Einsatzort eintraf, standen bereits mehrere Autos in Vollbrand. Die Flammen hatten zu diesem Zeitpunkt schon auf ein angrenzendes Geschäftsgebäude übergegriffen. Durch einen raschen und koordinierten Löscheinsatz gelang es den Einsatzkräften, das Feuer unter Kontrolle zu bringen und eine weitere Ausbreitung zu verhindern. Trotzdem entstand ein Sachschaden in der Höhe von mehreren hunderttausend Franken.
Bei den Löscharbeiten wurde ein Feuerwehrmann aus Baar leicht verletzt. Er hatte gemeinsam mit seinen Kollegen versucht, sowohl die brennenden Fahrzeuge als auch das betroffene Geschäftsgebäude zu sichern. Die Feuerwehr konnte Schlimmeres verhindern, doch mehrere Fahrzeuge wurden zerstört und Teile des Gebäudes erheblich beschädigt.
Die Kantonspolizei Zug hat in der Zwischenzeit Ermittlungen zur Täterschaft aufgenommen und wendet sich mit einem Zeugenaufruf an die Öffentlichkeit. Personen, die vor, während oder nach dem Brand im Gebiet rund um die Ruessenstrasse verdächtige Beobachtungen gemacht haben, werden gebeten, sich bei der Polizei zu melden. Hinweise nimmt die Zuger Polizei unter der Telefonnummer 041 595 41 41 entgegen.
