强化学习
突破级
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收录解读
这篇论文处理的是 World Action Models 落地时绕不开的问题：模型能想象未来，但什么时候应该相信想象、什么时候应该重新感知和执行，需要一个控制边界。
它把 WAM 从离线预测器推进到执行时决策系统，关注 action chunking、想象可信度和长期执行效率之间的权衡。这对机器人和 embodied agent 比单纯提高视频预测分数更关键。
它值得正式收录，因为 world model / WAM 的下一步不是只生成更逼真的未来，而是把想象接入动作执行并控制风险。Adaptive execution 正是这个接口。
它没有更高，是因为当前仍是 WAM 执行控制的一篇强论文，跨任务和真实机器人长期部署还需要更多证据。