WAMJET：加速世界动作模型推理的智能体框架
WAMJET通过编码智能体分析、修改并验证世界动作模型的推理优化代码，以持续适应主要性能瓶颈。基于论文摘要，实验覆盖6个世界动作模型、3个编码智能体和2种GPU架构，相较上游实现最高实现9.95倍无损加速；近似与硬件感知优化还能进一步降低延迟，同时保持相近的成功率。
动态展示门槛：AI 前沿与应用 ≥ 65 分，量子方向 ≥ 60 分；已确认精选照常展示。
#具身智能
arXiv · cs.AI arXiv · cs.AI精选 FineART：细粒度标注双臂操作轨迹数据集与视觉语言动作模型
基于论文摘要，作者提出 FineART 双臂操作数据集与 FineART-VLA 视觉语言动作模型，用于长时程、多步骤操作任务。FineART 包含 40,543 个 episode、1,718 小时记录和 533,913 个子任务，覆盖 151 项任务；使用子任务标注进行中途训练后，模型遵循空间指令的成功率由 32.0% 提升至 100.0%。
本站判断：细粒度双臂轨迹标注与自预测子任务策略，为长时程操作的数据构建和模型评估提供具体基线。
arXiv · cs.AI CSWAM：通过因果语义表示提升世界动作模型的分布外泛化
基于论文摘要，CSWAM在FastWAM中加入基于V-JEPA 2.1的因果语义专家，利用稀疏观测历史学习状态变化与运动，并通过因果注意力将历史上下文提供给视频和动作流。在具身预训练下，RoboTwin 2.0 Clean-to-Randomized迁移成功率由10.16%提升至45.18%；两项真实机器人任务和三个OOD难度等级下，平均成功率由27.5%提升至70.0%。
arXiv · cs.AI Guided Action Flow用动作价值引导冻结视觉语言动作策略
Guided Action Flow通过学习紧凑的观测条件动作价值评论器，在冻结视觉语言动作策略的情况下用动作梯度引导反向流采样。基于论文摘要，物理机器人六项操作任务的总成功率从60.0%提升至82.5%，六种改变光照和加入物体干扰条件下、涉及其中三项任务的总成功率从34.2%提升至49.2%；方法使用约273.5万可训练评论器参数，并配合0.45B参数VLA。