主要来源Aran Komatsuzaki (论文推介)
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Nvidia 发布 Long-WAM 框架，扩展世界动作模型的上下文
Nvidia 提出 Long-WAM，一个用于扩展 world-action models 上下文的框架。在 RoboCasa GR-1 基准上，把上下文从 0.0 秒提升到 19.2 秒后，成功率从 63.3% 升到 78.7%。结果表明更长的历史上下文能明显改善机器人动作模型的执行表现。
当前结论
Nvidia 的 Long-WAM 把机器人模型的上下文拉到 19.2 秒，RoboCasa GR-1 成功率直接从 63.3% 涨到 78.7%，做机器人方向的可以看看。
11 个信源52° AI 热度最后更新 2026/10/8 16:16:48
证据链
11 个信源冲突核查
现有去重数据只说明这些来源讨论同一事件，不代表立场相同。当前没有结构化的支持或反驳证据，不自动推断冲突。