Peiyan Tu 等提出动作条件世界模型 HF-WM

Peiyan Tu 等研究者在 arXiv 提出 HF-WM，一个结合人类交互学习与失败感知后训练的动作条件世界模型，用于改善机器人世界模型的泛化能力。 为弥合人与机器人之间的具身差异，该工作采用双分支框架，将视频生成与辅助点流预测结合，用稳定的点流作为人类与机器人交互的统一运动表示，同时抑制自我中心相机运动。为改进失败建模，作者在成功演示导出的扰动动作上进行 GRPO 后训练，以动作对齐和物理合理性作为奖励，使模型在没有配对真实视频的情况下学习合理的失败动态。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。