SG-WAM提出一种面向机器人世界动作模型的自引导框架：将动作条件动态直接建模在策略派生表示空间中，并通过可学习动态令牌与Self-Guided World Predictor预测未来潜状态。策略骨干的指数移动平均副本生成稳定监督，几何监督则增强图像令牌的空间 grounding。
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