LaWAM潜世界动作模型论文发布
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LaWAM潜世界动作模型论文发布
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AI 综述
Jialei Chen 等作者提交的 LaWAM 论文被 CoRL 2026 接收。该模型不重建未来视频，而是用紧凑的潜在视觉子目标向机器人策略提供预测动态；其核心 LaWM 在预训练视觉基础模型的潜在空间中训练潜在动作模型，并复用该模型的前向解码器预测未来观测特征。 作者报告称，LaWAM 在 LIBERO 上成功率为 98.6%，在 RoboTwin 上为 91.22%；每次动作块预测耗时 187 ms，相比像素空间 WAM 的挂钟延迟最高降低 24 倍。
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最新进展10月27日 12:00
LaWAM：用潜在世界动作模型实现高效动态感知机器人策略报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv · cs.AILaWAM：用潜在世界动作模型实现高效动态感知机器人策略
LaWAM 通过紧凑的潜在视觉子目标而非重建未来视频，向机器人策略暴露预测动态，在 LIBERO 上达到 98.6% 成功率、RoboTwin 上 91.22% 成功率，并保持低延迟推理。其核心 LaWM 在预训练视觉基础模型的潜在空间中训练潜在动作模型，并复用其前向解码器预测未来观测特征。LaWAM 每次动作块预测耗时 187 ms，相比像素空间 WAM 的挂钟延迟最高降低 24 倍。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。