世界—動作模型 (WAM)

深度分析

AttenA+：以速度導向權重強化 VLA/WAM 基礎模型的末端精密控制

機器人基礎模型長期以均等權重訓練動作，導致對決定性慢速段落學習不足。AttenA+以末端速度做反向加權，將訓練重心下放至低速、精密動作，並以多種速度權重策略驗證效果。實驗在Libero與RoboTwin上顯示成功率提升，且於Franka實機驗證出更佳穩健性。