論文の概要: Dreaming when Necessary: Advancing World Action Models with Adaptive Multi-Modal Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07089v1
• Date: Fri, 05 Jun 2026 09:35:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.672064
• Title: Dreaming when Necessary: Advancing World Action Models with Adaptive Multi-Modal Reasoning
• Title（参考訳）: 必要なときの夢 - 適応型マルチモーダル推論による世界行動モデルの改善
• Authors: Yinzhou Tang, Jingbo Xu, Yu Shang, Zihao Song, Chen Gao, Wei Wu, Yong Li,
• Abstract要約: 世界行動モデル(WAM)は、インテリジェンスを具現化するための有望なアプローチを提供する。 既存の方法は、アクション先行としてビデオ予測に大きく依存しており、適応的なマルチモーダル推論が欠如している。 適応型マルチモーダル推論能力を持つ世界行動モデルである textbfAdaWAM を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.751695880459053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: World Action Models (WAMs) offer a promising approach to embodied intelligence, yet existing methods rely heavily on video prediction as action priors and lack adaptive multimodal reasoning, limiting their effectiveness on long-horizon, complex tasks. We observe that WAMs require different multimodal reasoning modes under different execution contexts: textual reasoning is essential during task transitions to guide high-level action prediction, while visual reasoning is critical during fine-grained manipulation for precise control. Motivated by this observation, we propose \textbf{AdaWAM}, a world action model with adaptive multimodal reasoning abilities. AdaWAM integrates a lightweight dynamic router that autonomously triggers textual or visual reasoning as needed during task execution. Experiments on both simulated and real-world embodied tasks show that AdaWAM substantially improves inference efficiency while outperforming state-of-the-art embodied policies. Codes and demos are available at: https://adawam.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 世界行動モデル(WAM)は、インテリジェンスを具現化するための有望なアプローチを提供するが、既存の手法は、アクション先行としてビデオ予測に大きく依存し、適応的なマルチモーダル推論を欠いている。 テキスト推論はタスク遷移時に必須であり、視覚的推論は精密な制御のためのきめ細かい操作において重要である。 本稿では,適応型マルチモーダル推論能力を持つ世界行動モデルである「textbf{AdaWAM}」を提案する。 AdaWAMは、タスク実行中に必要に応じてテキストまたは視覚的推論を自律的にトリガーする軽量な動的ルータを統合している。 AdaWAMは、シミュレーションと実世界のエンボディドタスクの両方の実験により、最先端のエンボディドポリシーを上回りながら、推論効率を大幅に改善することを示した。 コードとデモは、https://adawam.github.io/.com/で公開されている。

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