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新加坡国立大学等发布SG-WAM世界动作模型

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AI 综述

新加坡国立大学先进机器人中心等机构提出自引导世界动作模型 SG-WAM，直接在策略派生表示空间中学习几何感知、动作条件的未来动力学，无需大规模具身预训练。作者称，0.9B 参数的 SG-WAM 在 LIBERO 上取得 98.5% 平均成功率，在 LIBERO-Plus 零样本扰动上取得 73.0%，并在分布内与分布外真实评测中优于显式与隐式 WAM 基线。据作者说明，几何教师、SGWP 与 EMA 目标通路只用于训练，推理时全部移除，因此推理只需当前观测与语言指令。作者同时指出，VGGT 教师是冻结的且依赖多视角/深度线索，换到单目或弱几何场景可能要另寻几何来源。

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11月4日

07:00
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新加坡国立大学等提出 SG-WAM：0.9B 世界动作模型在 LIBERO 取得 98.5% 成功率
新加坡国立大学先进机器人中心等机构提出自引导世界动作模型 SG-WAM，直接在策略派生表示空间中学习几何感知、动作条件的未来动力学，无需大规模具身预训练。0.9B 参数的 SG-WAM 在 LIBERO 上取得 98.5% 平均成功率，在 LIBERO-Plus 零样本扰动上取得 73.0%，并在分布内与分布外真实评测中优于显式与隐式 WAM 基线。

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