Completion Aware Guidance for World Action Models

📄 arXiv: 2610.01559v1 📥 PDF

作者: Seungyeon Kim, Junhoo Lee, Baekseung Kim, Minkyu Kim, Nojun Kwak

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-10-01

💡 一句话要点

提出Completion Aware Guidance以解决WAMs任务完成问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 世界动作模型 任务完成 无训练采样 机器人控制 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有的世界动作模型在任务完成时容易出现想象不完整的问题，导致预测缺乏必要的过渡。
  2. 本文提出Completion Aware Guidance（CAG），一种无训练的采样方法，旨在引导生成过程朝向任务完成。
  3. 实验结果表明，CAG显著提高了成功率，并减少了任务不完整的想象，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

世界动作模型（WAMs）用于预测视觉未来和机器人动作，但在任务完成时容易出现想象不完整的问题，即在可行的、与动作一致的预测中遗漏了完成任务所需的过渡。本文表明，这一失败并非源于世界模型的基础，而是在短时控制的适应过程中产生的，后者可能反复偏向于可行的局部延续而非完成任务的过渡。为了解决这一问题，我们提出了Completion Aware Guidance（CAG），这是一种无训练的采样方法，旨在引导生成朝向任务完成。在代表性的WAMs中，CAG在RoboTwin 2.0子集上的成功率从64%提升至70%，在零-shot模拟中从69%提升至75%，同时将任务不完整的想象从79%降低至40%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决世界动作模型在短时控制中出现的任务不完整想象问题。现有方法在生成过程中容易偏向局部可行的延续，而忽略了完成任务所需的关键过渡。

核心思路：CAG通过无训练的采样方法，引导生成过程朝向任务完成，确保生成的动作序列能够有效地实现预期目标。这样的设计旨在克服现有方法的局限性，提升模型的实用性。

技术框架：CAG的整体架构包括生成模块和引导模块。生成模块负责生成动作序列，而引导模块则通过评估生成的序列是否朝向任务完成进行调整。

关键创新：CAG的主要创新在于其无训练的引导机制，能够在不依赖额外训练的情况下，显著提高任务完成的成功率。这一方法与传统的训练依赖方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，CAG采用了特定的评估标准来判断生成序列的有效性，并通过动态调整生成策略来优化结果。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，属于未知领域。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CAG在RoboTwin 2.0子集上的成功率从64%提升至70%，在零-shot模拟中从69%提升至75%。同时，任务不完整的想象从79%降低至40%，表明CAG在提升模型性能方面具有显著效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化任务执行和智能系统设计。通过提升机器人在复杂环境中的任务完成能力，CAG有望在工业自动化、服务机器人和智能家居等领域发挥重要作用，推动相关技术的进步和应用。

📄 摘要（原文）

World Action Models (WAMs) predict visual futures and robot actions, yet they remain susceptible to task-incomplete imagination, where plausible, action-consistent predictions omit the transition needed for task completion. In this paper, we show that this failure is not inherent to the world model backbone, but emerges when adapted for short-chunk control, which can repeatedly favor plausible local continuations over task-completing transitions. To address this, we introduce Completion Aware Guidance (CAG), a training-free sampling method that guides generation toward task completion. Across representative WAMs, CAG improves success from 64% to 70% on a RoboTwin 2.0 subset and from 69% to 75% in zero-shot simulation, while reducing task-incomplete imagination from 79% to 40%.