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WEM：分开世界与自我具身世界模型才能走得更远
本文探讨了具身世界模型在长时序任务中的挑战，指出单流视频生成模型容易导致场景漂移和交互错误。作者提出World-Ego Modeling（WEM）范式，将预测责任拆分为稳定的场景规律（World）和机器人中心的交互动态（Ego）。这种方法能更好地处理导航-操作混合任务，提升模型的场景一致性和动作准确性，为具身智能的发展提供新视角。
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