arXiv · AI· Juntao Cheng, Jinzhou Tang, Fan Feng, Henrik I. Christensen, Yujia Zheng·· 1 天前AI 评分23
CausalWAM：在世界动作模型中分离动作因果与场景预测
CausalWAM: Learning the Causes of Actions in World Action Models
AI 导读
CausalWAM 通过添加稀疏路由路径将动作生成与场景预测分离，证明在稀疏约束下动作潜变量仅依赖动作相关潜变量。 该方法无需假设时间依赖性，在合成数据与真实机器人实验验证了理论，并提升了闭环执行效率。
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