LAWA：用潜在动作作为意图，让世界动作模型高效想象未来

LAWA 用紧凑潜在动作表征未来意图，在不生成未来观测的情况下实现高效测试时未来想象，省去未来视频分支。在 RoboCasa 上，LAWA 在少样本和全数据设置下平均成功率分别达 65.6% 和 80.8%，比 Fast-WAM 基线高 9.6 和 4.5 个点，同时推理延迟比 Joint-WAM 低 42.9%，并在 LIBERO-Plus 和真实任务上表现稳健。代码和模型将开源。