World Action Models中級
World Action Modelsのタスク未完了を抑えるCompletion Aware Guidance
本研究は、World Action Models(WAM)が視覚的に妥当で行動とも整合するもののタスク完了に必要な遷移を省く「task-incomplete imagination」を抑える学習不要のサンプリング手法Completion Aware Guidance(CAG)を提案した。CAGはDreamZeroとFast-WAMで平均成功率をRoboTwin 2.0の一部タスクで64.4%から70.0%に、ゼロショットシミュレーションで69%から75%に向上させ、失敗ロールアウトに占めるtask-incomplete imaginationの割合を79%から40%に低減した。本論文は査読前のプレプリントである。