世界动作模型（WAMs）为何能泛化：测试时未来建模的实证研究

研究发现，Latent WAMs 虽在分布内任务上接近 Explicit WAMs，但会丧失 WAMs 的泛化收益。作者从环境扰动、数据效率和任务泛化三轴评估，指出差距几乎来自第一步去噪，关键是准备未来而非生成未来。Simple-WAM 用一次前向传播处理全噪声视频 token，在仿真和真实任务中泛化优于 Explicit WAMs，效率接近 Latent WAMs。