PKU EPIC Lab·· 2026-07-08精选AI 评分68
WAM-TTT：通过观看人类视频在测试时引导世界动作模型
WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time
AI 导读
PKU EPIC Lab 提出测试时训练框架 WAM-TTT，从原始人类视频中引导世界动作模型，无需机器人动作、人类侧标注或任务特定微调。该方法通过自监督视频预测将人类视频吸收进冻结 WAM 内的轻量自适应记忆，并用成对人-机数据和键值记忆重建目标的元训练阶段对齐人类演示与机器人行为；实验显示其在多种操作任务和泛化设置下持续优于上下文人类视频条件化基线。
推荐理由
原文提出仅用无标注人类视频在测试时调整冻结世界动作模型的方法，无需机器人演示或微调，对想复用的研究者有方法参考价值。
来源：PKU EPIC Lab · arxiv.org