**FRED：通过自蒸馏提升世界动作模型的预测性能**

_Self-Distilling Future Video Representations for World Action Models_

> 本文提出 FRED 框架，通过自蒸馏技术从噪声中预测未来视频表征，并引入历史观测提供时间上下文，显著提升了世界动作模型（WAMs）的推理效率与泛化能力。实验表明，FRED 在长时程及跨域任务中表现优异，实现了从人类视频到机器人技能的高效迁移，任务成功率较最佳竞品提升超过 2 倍。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-23 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.30320)