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W2A：将世界先验蒸馏进动作模型实现实时机器人控制
W2A: Distilling World Priors into Action Models for Real-Time Robotic Control
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W2A 提出两阶段蒸馏框架，在训练时把视频扩散模型中间去噪表示蒸馏进动作模型，测试时完全丢弃视频模型，以支持实时机器人操作。作者假设视频潜表示虽为高维，但压缩的低维子空间足以对动作生成提供有效监督。仿真与真实环境实验显示其成功率具竞争力，在 LIBERO 上平均成功率达 95.9%，推理速度比代表性 WAM 基线快约 21 倍。该工作为 arXiv 预印本，尚未经同行评议。
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