论文提出BadWAM框架，研究针对世界-动作模型（WAM）的World-Action Drift攻击。攻击者通过微小视觉扰动，使模型执行失败动作；在更隐蔽的设定下，还能让模型保持接近正常的未来想象，却产生失配的实际动作。实验显示，动作攻击可将任务成功率从96.5%降至43.1%。
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