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World action models (WAMs) learn latent variables from observations and use these to both predict the evolution of the scene and to generate actions. The prediction has to be of the whole scene, whereas only a portion of the scene causes actions. WAMs fitted to demonstrations do not, in general, guarantee that they wil
阅读原文 · Juntao Cheng, Jinzhou Tang, Fan Feng, Henrik I. Christensen, Yujia Zheng
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）这类工作，现在大多有一个隐含假设：模型从观测里学到的隐变量，既能用来预测整个场景怎么变，也能用来生成动作。 这篇论文指出这个假设不够严谨： 预测需要覆盖整个场景，但真正导致动作的只是其中一部分。 如果模型把“与动作无关的干扰变量”和“真正驱动动作的变量”混在一起，它照样能在演示数据上拟合得很...