FastWAM

FastWAM 是一个面向机器人操作任务的世界-动作联合建模框架，旨在验证测试时是否需要对未来状态进行显式想象。其核心是轻量级、低延迟的World Action Model（WAM），通过解耦世界模型与动作策略、引入预计算文本嵌入与动作扩散先验，在LIBERO和RoboTwin等仿真机器人基准上实现高效推理。技术特点包括支持零阶优化训练（DeepSpeed Zero-1）、模块化配置、预处理缓存机制及Hugging Face模型/数据集集成。适用于具身智能研究、仿真环境中的端到端机器人策略学习与低延迟闭环控制场景。