**RegisterWAM：通过引入寄存器优化机器人动作学习**

_Acting Through Registers_

> 研究发现世界动作模型（WAMs）中的空间异常值会影响动作相关信息的组织。新提出的 RegisterWAM 通过引入可学习的非空间寄存器，并结合观测流匹配（FM）损失，有效抑制空间异常值并集中高范数响应。该模型在 LIBERO-Plus 和 RoboTwin 2.0 等基准测试中表现出色，显著提升了机器人操作性能。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-10-15 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.17638)