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摘要: 本文对比了三种具身智能世界模型的创新范式:RAW-Dream通过任务无关的扩散模型生成高保真未来帧,为视觉-语言-动作策略提供无限训练数据;WoG在结构化条件空间中解耦场景变量,支持精细化干预与反事实推理;WALL-WM将状态与动作提升至事件层级,通过语义化抽象实现长程任务规划。三者分别从数据增强、解耦建模和分层抽象角度突破世界模型的边界,共同推动具身智能在开放环境中的想象、推理与规划能力

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