RAP-WAM：预测排练与动作扰动学习世界-动作模型

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 刊出由 Yuanpeng He 等作者发表的论文，提出 RAP-WAM 世界-动作模型方法。据该报道，RAP-WAM 将预测排练（Predictive Rehearsal）与动作扰动（Action Perturbations）结合，并配合未来监督查询（future-supervised queries）与 Coupled Action Projection 进行策略学习；报道称该方法无需独立评分网络，也无需部署时探测，基座直接从视频预训练骨干学习。目前关于该事件的公开信息仅此一篇报道，尚无后续跟进报道，也未出现数字、时间或说法上的前后矛盾。上述方法特性均出自该论文报道的表述，其实际效果与适用范围有待进一步验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。