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具身智能領域正在經歷範式轉變。傳統機器人策略學習依賴針對特定任務從頭訓練深度強化學習模型，不僅耗時且泛化能力有限。NVIDIA World-Action Models代表了一種新方法：從預訓練的視覺-語言模型骨幹網路開始，通過微調使其具備理解和執行物理世界動作的能力。這種預訓練到微調的範式與NLP領域的基礎模型革命一脈相承。WAM將
具身智能領域正在經歷範式轉變。傳統機器人策略學習依賴針對特定任務從頭訓練深度強化學習模型，不僅耗時且泛化能力有限。NVIDIA World-Action Models代表了一種新方法：從預訓練的視覺-語言模型骨幹網路開始，通過微調使其具備理解和執行物理世界動作的能力。這種預訓練到微調的範式與NLP領域的基礎模型革命一脈相承。WAM將
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具身智能領域正在經歷範式轉變。傳統機器人策略學習依賴針對特定任務從頭訓練深度強化學習模型，不僅耗時且泛化能力有限。NVIDIA World-Action Models代表了一種新方法：從預訓練的視覺-語言模型骨幹網路開始，通過微調使其具備理解和執行物理世界動作的能力。這種預訓練到微調的範式與NLP領域的基礎模型革命一脈相承。
WAM將世界建模和動作策略統一在同一框架中。世界模型部分學習環境動態變化，動作策略部分基於世界模型的預測選擇最佳行動。通過聯合訓練，WAM能在虛擬環境中進行計劃、推理和執行，然後將策略遷移到真實機器人上。NVIDIA使用Isaac Sim和Omniverse生成大規模訓練資料，結合域隨機化技術確保泛化能力。WAM的優勢在於預訓練階段可利用互聯網規模的圖文資料學習豐富的視覺語義知識，微調階段只需少量真實機器人交互資料即可適配到具體任務。這一範式正在成為具身智能研究的主流方向。
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