Atomic-WAM：以原子动作描述衔接推理与执行的机器人框架

Shijun Shi 等作者团队提出 Atomic-WAM，一个“先理解后执行”的框架，用原子动作描述把任务推理与动作生成衔接起来：视觉语言推理器依据任务指令和视觉上下文描述下一步局部运动，引导 World Action Model 预测未来视频与动作块。 在 RoboLab 的真实到仿真评测中，Atomic-WAM 在默认指令下取得 39.6% 的任务成功率，在模糊指令下为 31.6%。作者还提出 EG-GRPO 后训练方法，在固定 WAM 的前提下，以运动适当性和执行成功的奖励来训练推理器。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。