arXiv cs.LG· Quanquan Peng, Yutong Liang, Rui Yan, Nicklas Hansen, Xiaolong Wang·· 7 小时前AI 评分22
FACT：面向世界-动作模型的失败感知因果训练
FACT: Failure-Aware Causal Training for World-Action Models
AI 导读
针对世界-动作模型（WAM）多依赖成功演示、难以预测错误动作后果的问题，研究者提出因果世界-动作模型 FACT，以执行动作为条件预测未来视频与任务进度，使失败轨迹也能监督动作后果。该失败感知训练让进度预测器同时理解成功与失败结果，并可在推理时对候选动作打分。仿真与真实双臂操作任务显示，FACT 优于多个现有基线，引入失败数据后性能提升，并减少错误动作下偏向成功的未来幻觉。
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