世界模型

ForeTime-VLA: Causal Future-Token Distillation from a World Action Model for Conveyor-Belt Manipulation

ForeTime-VLA：面向传送带操作的世界动作模型的因果未来令牌蒸馏

Siyuan Ma, Yutian Zhang, Boshi Zhang, Qinglian Wu, Jiaqi Zhai, Dong Wei, Xiaojin Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)（杭州云深处科技有限公司（深地机器人）） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world-model(abstract)；world-model(abstract)；分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 该研究提出ForeTime-VLA策略，通过从冻结Fast-WAM教师模型蒸馏因果未来令牌，在传送带操控任务上降低了MAE和L2误差，提升了抓取成功率，验证了该方法的有效性。

Comments 8 pages, 5 figures. Introduces ForeTime-VLA, a causal future-token distillation method for conveyor-belt manipulation from a frozen world action model teacher