arXiv cs.RO 机器人学· Zhaopeng Gu, Bingke Zhu, Tianxi Lin, Guibo Zhu, Yingying Chen, Kai Wang, Tingyu Yuan, Fan Yang, Chaoyang Zhao, Zhaowen Li, Peng Su, Jinqiao Wang·· 5 小时前精选AI 评分57
HarnessWAM：弥合世界行动模型的预测与推敲落差
HarnessWAM: Bridging Prediction and Deliberation in World Action Models
AI 导读
HarnessWAM 提出一个面向世界行动模型（WAM）的 agentic 框架，用基于视觉语言模型的 Task Manager 维护场景信念并把全局指令组织成结构化任务图，再经能力条件化的可执行空间投影编译为 WAM 支持的技能序列。
推荐理由
论文量化了世界行动模型在长程任务上的预测与推敲落差，给出的框架编排思路可供具身系统设计参考。
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