**AnyStep-WAM：面向世界动作模型的预算对齐蒸馏与自适应推理框架**

_AnyStep-WAM: Budget-Aligned Distillation and Adaptive Inference for World Action Models_

> 该论文提出 AnyStep-WAM 框架，通过预算对齐的蒸馏和自适应推理，根据动作敏感度动态调整去噪步数。实验显示，该方法在保持任务成功率的同时，将平均去噪步数降低 50%-85%，并在单步推理下显著提升性能。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-30 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.33748)