9 月 22 日，以 FLUX 图像模型闻名的 Black Forest Labs 跨界发布了开源 7B 世界动作模型 FLUX 3 Action。据其官方博客，该模型在英伟达 RoboLab-120 榜单上超过了此前最强的开源模型 Cosmos 3 Nano，参数量却不到后者一半。一家做图像生成的公司跑来卷机器人控制，说明视频模型里积累的「物理直觉」正被越来越多的团队当作机器人大脑的底座。
这条路线即所谓世界动作模型（World-Action Model，WAM）。自今年 2 月英伟达在 DreamZero 论文中明确提出这一术语以来，相关论文快速涌现。但热闹背后有个尴尬的问题：这些系统几乎都同时换了视频骨干、训练数据、视频与动作的交互方式和推理流程，谁也说不清究竟是哪个设计带来了提升。
本周，斯坦福大学李飞飞、吴佳俊、Ehsan Adeli 等人的团队发布论文，提出开放的世界动作建模框架 OpenWAM，试图给这个问题一个系统性的回答。
OpenWAM 框架总览：三阶段训练、共享 MoT 架构、四种可配置交互方式，以及可冻结复用的局部动力学模型。
论文标题：OpenWAM: An Open Framework for Composable World-Action Models
论文地址：https://arxiv.org/abs/2610.07922
项目主页：https://openwam.stanford.edu
代码仓库：https://github.com/OpenWAM/OpenWAM
为什么需要一张「统一考卷」
传统的视觉-语言-动作模型（VLA）像一个凭条件反射开车的司机，看到画面、听到指令就直接给出动作。
WAM 则多了一步「脑内预演」：同时预测接下来几秒画面会怎样，以及为此该怎么动。视频天然记录了物体如何下落、碰撞和被推动，用海量视频预训练过的模型因此自带物理先验。
问题在于，「预测画面」和「生成动作」可以有很多种耦合方式：先想象再动作，先动作再想象后果，两者同时生成，或者各算各的。各家选择不同、底座和数据也不同，放在一起比较，就像几位厨师同时换了食材、灶具和下锅顺序，很难判断菜好吃究竟归功于哪一步。
第二个问题更隐蔽。机器人训练数据大多是成功示范，只告诉模型「正确的路怎么走」，几乎不包含「手多伸出去两厘米会怎样」。这好比只看过教练完美绕桩录像的学员，记住了路线，却不懂方向盘打多少车会偏多少。
OpenWAM 对前者的回答是共享底座加可切换的交互方式，对后者的回答是大规模「反事实」数据。
同一副骨架，四种「先想还是先动」
OpenWAM 从阿里开源的视频模型 Wan2.2-5B 出发，先在约 334 万条机器人与人类交互视频上继续预训练，名义时长约 1.46 万小时，全程不用动作标签，在 32 块 B200 上训练了 14 天。
关键改动是「因果化」：每个视频块只能看到当前及之前的内容，不能偷看未来。原来的模型像拿着整本剧本反复改台词，现在则要像直播一样按时间顺序往下演，这正是机器人逐步行动所需要的。
随后，团队用 Mixture-of-Transformers（MoT）架构把 5B 的视频专家和 2B 的动作专家拼在一起。两者各自保留归一化、投影和前馈层，只在一层联合注意力中交换信息。
共享 MoT 架构，视频专家与动作专家在打包后的 token 上做联合注意力。
在这副骨架上，团队定义了四种「交互程序」：
VTA 先想象画面再生成动作
ATV 顺序相反
Joint 让两者同时生成并互相参考
Decoupled 则让两者在未来部分互不可见
这像同一支乐队演同一首曲子，变的只是谁先起奏、彼此能否听见。四者共用底座、tokenization 和 flow matching 目标，唯一的变量是生成顺序和跨模态注意力，比较因此有了「控制变量」的意味。
四种交互程序（A–D）与两种局部动力学程序（E–F）的注意力掩码。
把「动作翻译器」拆出来单独训练
论文更具新意的部分，是把逆向动力学模型（IDM）和正向动力学模型（FDM）拆成可独立训练的组件。
IDM 像翻译：输入当前画面、机器人本体状态和一段想象出的未来视频，输出具体动作；FDM 则反过来，根据动作预测画面会变成什么样。
关键在于「局部」：两者都不接收任务指令和更早的历史，只关心「这一小段画面变化对应什么动作」。因此它们不绑定具体任务，可以和任何兼容的视频预测器拼接，视频模型决定「该发生什么」，IDM 负责「怎么做到」。
但只学过成功示范的翻译器见识太窄。为此团队构建了 LIBERO-Long-CF 数据集：恢复示范中的仿真器状态，执行被改动过的动作，比如停止、反向、加噪声、改变夹爪开合时机等，共得到 32000 个片段、约 410 万条控制记录，是原始示范的 29.7 倍，其中 72.3% 的片段改变了物体的摆放状态。很多分支根本完成不了任务，但这正是重点。回到驾校的比方，这相当于教练让学员故意多打半圈方向盘，学员记住的不再只是路线，还有车本身的脾气。
实验：底座很能打，翻译器能搬家
在 LIBERO 四个子集上，四种交互程序的成功率都很高，VTA 平均达 98.6%，略高于论文引用的 LingBot-VA（98.5%）和 π0.5（96.9%）等已报告结果。不过 LIBERO 已接近饱和，更值得关注的细节是：在 LIBERO-Long 上，未来部分互不可见的 Decoupled（97.0%）与双向交互的 Joint（96.6%）不相上下。
四个 LIBERO 子集上的闭环成功率（%），基线为已报告结果。
真机上，团队用两台 Franka FR3 机械臂测试了烤面包、还原 2×2 魔方最后一层和按颜色分拣杯子，VTA 和 Joint 平均成功率分别为 92.1% 和 91.9%。
左为三项真机双臂任务，右为用于组件迁移的四个 LIBERO-90 任务。
消融实验显示了底座的分量：其他条件不变，用原版 Wan2.2 初始化时 VTA 在 LIBERO-Long 上只有 68.4%，换成机器人视频预训练的因果底座后升至 97.8%，提升 29.4 个百分点。作者强调，这是数据与因果化改造的共同效果。
视频骨干初始化方式对 LIBERO-Long 成功率的影响。
最关键的是组件迁移实验。团队把在 LIBERO-Long 上训练的 IDM 冻结，搭配针对四个 LIBERO-90 新任务调整过的视频预测器。
结果，示范加反事实数据训练的局部 IDM 平均成功率达 84.0%，而接收完整上下文的 IDM 只有 47.0%，只用示范训练的局部 IDM 更是只有 21.5%。
「只看局部」和「见过足够多样的后果」缺一不可，两者结合才得到一个能搬家的动作翻译器。 需要注意的是，目标任务上的视频预测器用含动作标签的示范微调过，这并非零样本迁移，作者对此有明确说明。
冻结 IDM 迁移到四个 LIBERO-90 任务的成功率。
FDM 的结论一致。从同一状态出发执行 16 种不同动作，让模型判断预测画面对应哪个真实结果，随机猜测约为 6%，只用示范训练的 FDM 为 21.1%，加入反事实数据后升至 71.3%，模型终于能分清「这样推」和「那样推」的区别。
局部 FDM 在反事实转移上的预测表现。
结语
作者也坦承了局限：组件复用主要在仿真中验证，真机上「故意做错」的成本高得多；FDM 也只覆盖短时程预测。但 OpenWAM 的价值不在于又多刷了零点几个百分点。在 WAM 论文以周为单位涌现的当下，一个固定底座、只改一个变量的公共试验台，能帮助领域从「谁的分更高」转向「为什么更高」。而可复用的动作翻译器则暗示，未来的机器人大脑或许不必是整体训练的黑箱，负责想象与负责落地的模块可以各自迭代、按需拼装。那些没能完成任务的轨迹，恰恰是让模型理解物理世界的养料。
目前，团队已开源训练、评测与组合代码，以及预训练视频模型权重。
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