**LaWAM：利用潜在世界动作模型实现高效动态感知机器人策略**

_LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies_

> LaWAM 提出了一种潜在世界动作模型，通过紧凑的潜在视觉子目标替代像素级视频预测，使机器人策略具备动态感知能力。该模型在预训练视觉基础模型的潜在空间中训练潜在动作模型，并以预测的潜在视觉子目标为条件生成动作。在 LIBERO、RoboTwin 和真实世界任务中取得了领先成功率，同时推理延迟仅 187 毫秒，比像素空间 WAM 快 24 倍。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-06-16 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.15768)