arXiv · cs.AI· Tianbin Liu, Jian Zhu, Taiyi Su, Jianjun Zhang, Chong Ma, Zitai Huang, Weiyi Lu, Yi Xu·· 1 天前
CSWAM通过因果语义表示提升世界动作模型的分布外泛化能力
CSWAM: Better Causal Semantic Representations for Out-of-Distribution Generalization in World Action Models
arXiv:2609.18462v5阅读论文 PDF ↗
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作者：Tianbin Liu, Jian Zhu, Taiyi Su, Jianjun Zhang, Chong Ma, Zitai Huang, Weiyi Lu, Yi Xu
研究任务与主要进展
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语义状态变化与运动，并通过因果注意力共享给视频流和动作流，同时保留仅动作推理。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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