CausalWAM：在世界动作模型中学习动作的因果机制

研究人员提出 CWAM（Causal WAM），通过在预训练世界动作模型（WAM）的动作头添加稀疏路由路径，将生成动作的因果潜变量与场景干扰变量有效解耦。理论证明在稀疏约束下生成动作仅取决于动作相关潜变量，且真实结构可被识别。合成数据和真实机器人实验验证了该理论，并展示出闭环成功率等效率的提升。