**SG-WAM：几何感知策略空间中的自引导世界建模**

_SG-WAM: Self-Guided World Modeling in Geometry-Aware Policy Space_

> 提出SG-WAM框架，在策略派生表示空间中联合优化几何感知与动作条件动态预测。通过自引导世界预测器和几何监督，实现无需大规模具身预训练的高效机器人操作，在LIBERO基准上达到98.5%成功率，LIBERO-Plus上达73%。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-08-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2608.01397)