GlanceWAM：异步想象提速世界动作模型
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GlanceWAM：异步想象提速世界动作模型
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AI 综述
Linhan Wang 等人提出 GlanceWAM 世界动作模型，将视觉想象从控制关键路径上解耦：在共享视频 DiT 主干上异步预想未来单帧，并在潜空间直接消费，从而实现实时推理。 在 RoboCasa 24 项厨房任务上，GlanceWAM 成功率为 72.2%，高于同步 Cosmos Policy 的 67.1%；在 LIBERO 上达到 99.0%。在单张 A100 上，每 chunk 控制延迟为 48 ms，较同步世界-动作模型降低 24 倍。作者称代码与真机视频已公开。
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最新进展10月30日 12:00
GlanceWAM：面向世界-动作模型的稀疏测试时想象报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv · cs.AIGlanceWAM：面向世界-动作模型的稀疏测试时想象
GlanceWAM 将视觉想象从控制关键路径上解耦，在共享视频 DiT 主干上异步预想未来单帧并在潜空间直接消费，实现实时推理。它在 RoboCasa 24 项厨房任务上达 72.2%（同步 Cosmos Policy 为 67.1%），LIBERO 上达 99.0%，单 A100 上每 chunk 控制延迟 48 ms，较同步世界-动作模型降低 24 倍。
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