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R²-WAM：世界动作模型的修复-拒绝后训练框架
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AI 综述
2026年10月6日，arXiv cs.RO 报道了 R²-WAM，一个面向世界动作模型（WAM）的修复与拒绝两阶段后训练框架。该框架先通过运动学对齐分数提升预测未来与输入动作的一致性，再用修复后的视频模型比较采样动作与示范动作的预测结果，对任务进度低于示范参考一定幅度的样本做负向微调。目前该工作处于论文发布阶段，尚无后续实验或应用进展的报道。
AI 根据报道生成 · 19 小时前更新
最新进展10月6日 12:00
R²-WAM 提出修复与拒绝两阶段后训练框架，用于提升世界动作模型的一致性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- arXiv cs.RO精选R²-WAM：面向世界动作模型的修复与拒绝后训练框架
R²-WAM 提出修复与拒绝两阶段后训练框架，先通过运动学对齐分数提升预测未来与输入动作的一致性，再用修复后的视频模型比较采样动作与示范动作的预测结果，对任务进度低于示范参考一定幅度的样本做负向微调。
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