**骨骼引导的潜在动作模型：解决机器人世界模型中的动作解耦难题**

_Skeleton-Grounded Latent Action Model for Robot World Models_

> 针对现有潜在动作模型难以区分机器人自身运动与环境物体响应的痛点，研究提出了 SkeLAM 模型。该模型通过骨骼监督将潜在动作分解为运动学分量与残差分量，并利用跨模态交换重建机制确保两者可互换。实验表明，SkeLAM 在 DROID 数据集上显著降低了末端执行器的平均距离误差，并实现了零样本的人类到机器人动作迁移，验证了其在可控机器人世界建模中的优越性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-23 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.31474)