OpenWAM：可組合世界-動作模型的開放框架
OpenWAM 是一個面向世界-動作模型的開放框架，讓影片預測與動作生成按不同順序組合，也能把獨立訓練的影片預測器、逆動力學模型（IDM）與前向動力學模型（FDM）在推理時拼接。它基於 Wan2.2-5B 適配機器人影片，在約 334 萬條軌跡、14640 小時影片上預訓練，用 32 張 NVIDIA B200 訓練 14 天，再以 5B 影片專家加 2B 動作專家組成 MoT 架構加入控制。
把世界-動作模型的生成順序與模組拼接做成可配置的公開框架，並披露 334 萬條軌跡的預訓練與反事實資料建置細節，對做機器人策略與影片預測的研究者最有用。
原標題：OpenWAM: An Open Framework for Composable World-Action Models
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| 評分 | 78 / 76（平均 77，門檻 76） |
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| 狀態 | 精選 |
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