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Dila
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ICML 2026 的世界模型：LAWM 和 WAM 融合以实现具身人工智能
ICML 2026 的研究表明，世界模型正经历范式转变，从简单的视频预测转向现实世界的控制。虽然潜在动作世界模型 (LAWM) 从视频中提供基础的物理直觉，但动作世界模型 (WAM) 在显式控制任务中卷土重来。新兴的共识倾向于混合方法，使用 LAWM 进行广泛的预训练，并使用 WAM 结合真实机器人数据进行微调，这与大型语言模型的成功相呼应。
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DiLA模型通过解耦学习推进了自监督世界模型
研究人员开发了DiLA，一种新颖的解耦潜在动作世界模型，旨在改进视频生成和动作抽象。DiLA通过将视觉细节分离到内容通路，将空间布局分离到结构通路，解决了动作抽象和生成保真度之间的权衡问题。这种解耦允许在不牺牲生成质量的情况下，实现连续的、语义结构化的潜在动作空间，从而在视频生成、动作迁移和视觉规划方面取得了卓越的性能。