Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）

MobileWAM: Bridging World Action Models to Mobile Manipulation with Chain-of-Foresight

MobileWAM：用前瞻链将世界动作模型（WAM）与移动操作任务对接

Zehua Fan, Junjie He, Wenxuan Song, Xi Wang, Wenqi Lyu, Linge Zhao, Fuhao Li, Zihan You, Yifei Yang, Kaiming Xu, Qi Jiang, Yue Jiang, Haoang Li, Cheng Chi, Feng Gao, Bailin Li, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； AIR Wuxi Innovation Center, Tsinghua University（清华大学AIR无锡创新中心） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southeast University（东南大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Li Auto（理想汽车） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） 纠错

AI总结 MobileWAM是一种混合Transformer架构，通过前瞻链（CoF）解决移动操作的异质动态问题，在ManiSkill-HAB上超越SOTA策略，可微调至真实移动操作机器人且泛化性强。

Enfold: Folding World Model Imagination into Predictive Representations for Ultra-Efficient Embodied Control

Enfold：将世界生成器计算融入预测表示以实现高效具身控制

Weili Zeng, Yitong Xing, Fulong Liu, Chengqun Yang, Antao Xiang, Feng Tian, Jingnan Gao, Jisong Cai, Xin Wang, Xiaomin Wu, Yao Mu, Xiaokang Yang, Yichao Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（齐鲁工业大学（山东省科学院）） 纠错

AI总结 Enfold将世界生成器计算融入预测表示，在LIBERO等多任务中实现高效具身控制，大幅降低动作延迟，且能适应场景变化，为具身控制提供了新范式。

Comments project page, https://zwl666666.github.io/enfold/

d3LLM: Ultra-Fast Diffusion LLM using Pseudo-Trajectory Distillation

d3LLM：基于伪轨迹蒸馏的超快扩散大语言模型

Yu-Yang Qian, Junda Su, Lanxiang Hu, Peiyuan Zhang, Zhijie Deng, Peng Zhao, Hao Zhang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 d3LLM通过伪轨迹蒸馏和熵基多块解码技术，在提升并行性的同时保持准确性，实现超快的扩散大语言模型。

Comments ICML 2026