arXiv cs.RO 机器人学· Liheng Ma, Rui Heng Yang, Amin Abyaneh, George Z. Xue, Behnam Rahmati, Mateo Clemente, Ziwen Hu, Anlin Chen, Tongtong Cao, Zhanguang Zhang, Yingxue Zhang·· 6 小时前AI 评分56
Faster-WAM 论文：单层动作专家的 World Action Model 在 LIBERO 与 RoboTwin 2.0 上取得竞争力表现
Faster-WAM: Do World Action Models Need Deep Action Modules?
AI 导读
Faster-WAM 提出以视频世界模型为中心、动作专家仅单层的设计，通过 Dock of Transformers (DoT) 配合 Lite KV-Fusion 让轻量动作专家访问所有视频层表征，并采用仅基于世界模型的条件输入与 retracted 1D-RoPE 位置对齐。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org