2026 年 10 月 7 日至 8 日，斯坦福大學李飛飛、吳佳俊、Ehsan Adeli 等團隊發布並開源了世界動作模型（WAM）框架 OpenWAM，論文與程式碼倉庫同步公開。據機器之心報導，該框架試圖回答 WAM 中究竟是哪項設計帶來提升，做法是共享底座加可切換的互動方式。OpenWAM 基於阿里開源的 Wan2… 看完整事件
李飛飛團隊開源 OpenWAM 世界動作模型框架
斯坦福李飛飛、吳佳俊等團隊發布開源世界動作模型框架 OpenWAM，用共享底座加可切換的互動方式，回答 WAM 裡究竟是哪個設計帶來提升。框架基於阿里 Wan2.2-5B，先在約 334 萬條、約 1.46 萬小時機器人影片上做因果化預訓練，再用 MoT 拼起 5B 影片專家與 2B 動作專家，支援四種先想或先動的互動程式。因果底座把 LIBERO-Long 成功率從 68.4% 拉到 97.8%，配反事實資料的區域性 IDM 遷移到新任務平均達 84.0%。
用固定底座、只改一個變數的方式拆解世界動作模型，並給出因果化預訓練與反事實資料的量化增益，對研究機器人學習、想把影片模型當大腦底座的人有用。
原標題：李飞飞团队造了个世界动作模型：换个底座，机器人成功率直接飙升
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| 狀態 | 精選 |
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