摘要
世界行动模型 (WAMs) 使得语义和物理控制信息化，但在分布变化下表现脆弱。本研究利用机械解释性探讨鲁棒性相关扰动在 WAM 激活空间中的表现。通过对比成功与失败的执行过程，我们发现某些 WAM 架构在鲁棒性关键特征上表现出低维线性可分性，而其他架构则不然。这促使我们使用对比激活方向进行无训练的 WAM 引导。
我们还展示了 WAM 激活动态中的局部线性特性，使得通过基于模型的最优控制实现高效反馈引导成为可能，从而提出了世界行动线性二次调节器（WA-LQR），这是一种最小干预的降阶 LQR 控制器。通过机械评估，我们预测 Cosmos-Policy 和 DiT4DiT 模型具有强引导能力，而 LingBot-VA 的引导能力较弱，这与引导干预结果一致。在 Cosmos-Policy 和 DiT4DiT 上，WA-LQR 将对比方向推广到新任务，并在相机、抓手和视觉噪声扰动下提高鲁棒性，相较于未引导和提示引导基准有显著提升。
博主点评： 该研究通过结合机械解释性和最优控制，为世界行动模型的鲁棒性提供了新的视角，尤其在应对扰动时展现出显著优势。WA-LQR 的提出为模型在实际应用中的灵活性与稳定性提供了重要保障，值得在未来研究中深入探讨其应用潜力。