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  1. TOOL · CL_351253 ·

    SWAM模型通过跨模态对齐推进世界动作模型

    研究人员开发了SWAM，一种通过关注语言、视频和动作之间的跨模态对齐来扩展世界动作模型（WAMs）的新方法。该研究调查了不同的数据和监督策略如何影响WAM性能，特别是在动作学习过程中保持语言-视频对齐。通过策划大型数据集并试验各种训练方法和架构，SWAM展示了改进的控制泛化能力，并在三项现实世界任务中取得了40.00%的成功率，显著优于现有基线。