arXiv · cs.AI· Zhuohao Li·· 7 天前AI 评分37
TaskWAM：解决世界-动作模型中的阶段混淆问题
Plausible Future, Wrong Choice: Steering World-Action Models toward Intended Future
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Zhuohao Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28431v1
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AI 导读
研究者提出 TaskWAM，一个闭环、阶段感知框架，用 Mode Tokens 表示细粒度任务要求、用 State Tokens 追踪执行进度，解决世界-动作模型（WAM）在长程操作中漂移到错误任务阶段的 Stage Confusion 问题。论文同时发布多阶段操作基准 StageBench。实验显示 TaskWAM 在仿真与真实任务上有效减少混淆并达到与 SOTA 方法相当的性能，且可即插即用迁移到单臂、双臂、灵巧手和人形机器人等异构 WAM 架构与机器人本体。
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