Physical Intelligence 的 π0.5（arXiv 2504.16054）架构详解：2B PaliGemma 骨干 + 300M Flow Matching 动作专家的两阶段训练——预训练全离散 FAST token、后训练加动作专家；「高层子任务推理 → 低层动作推理」的统一模型分解；用注意力掩码隔离两套动作表示防信息泄漏。本文逐张讲解论文全部 20 张插图（Fig 2-18，含架构总览、注意力掩码、数据配方、机器人系统与全部实验图），并给出图表总索引、架构评析与口述稿。
AgiBot & NVIDIA & Princeton《WorldOracle》精读：世界模型把未来画得很像 ≠ 世界真的会那样发生。WorldOracle 把成对的「真实执行」拿出来当标准答案——同一个初始观测 + 同一条低层动作序列，让 ACWM 开环重放，再问四个问题：物理状态对不对（会不会幻觉抓取成功）、机械臂和物体有没有跟着真实轨迹走、交互区域的画面糊不糊、多视角之间是否一致。335 条多段长轨迹（评测集中约 40% 的交互段是失败执行，专考「动作错了你会不会照错演化」）、3 种本体（AgiBot G2 / YAM / 人手，人手零样本）、7 个代表模型：GE-Sim 2.0 独一档（AgiBot 30s 综合 73.86），但长轨迹全都会跌（DreamDojo 50.56→27.08）。文章逐张讲解全部 21 张图。
清华 & NVIDIA《PrismWAM: Decoupling State Representations in World Action Models》精读：WAM 都拿视频模型的 latent 当「世界状态」，可视频 latent 把「桌子什么颜色」（语义，动作改不动）和「物体在哪儿」（物理状态，动作唯一能改变的东西）搅在一起。PrismWAM 把任务拆成 语义规划 → 物理推演 → 可执行动作：RGB 流只远观一张目标图当训练期老师，深度流管细粒度状态演化，动作塔只看深度 rollout。不用任何具身动作预训练，仅 2,300 小时深度数据，RoboTwin-C2R 均值 70.57%（15B 的 PrismWAM* 达 83.67%），RoboDojo 得分 36.23 超过 OpenWAM-α 与 10 万小时级的 Xiaomi-Robotics-1。本文逐张讲解全部 6 张图并附完整结果表。
Northeastern/UGA/EmbodyX《Flash-WAM: Modality-Aware Distillation for World Action Models》精读：WAM 每块要跑几十步去噪，实时控制无从谈起；而现成的步蒸馏方法一用到「视频+动作」联合模型上就崩。原因是一致性函数的梯度随噪声 σ 二次消失，而动作恰好要在低噪声段精修。Flash-WAM 给动作流换成线性梯度的一致性函数、视频流保留标准函数，在 LingBot-VA 上把 8.1 秒压到 347 毫秒（23×）仍保住 81.4% 成功率，并迁移到 Motus 与真机 Unitree G1。本文逐张讲解全部 4 张图，明确标注 RoboTwin 与 LIBERO 为仿真、G1 为真机，给出教师微调/蒸馏的完整训练配置与数据来源。
Robotera 与清华《Video Prediction Policy 2: Predict Better, Act Better》精读（含开源权重链接）：VPP2 先在大规模操作视频上做事件级续预训练，用「详细 caption + 完整事件轨迹」把指令到未来的映射变得确定；再后训练并蒸馏成单步视觉规划器，最后用 MoT 动作专家学隐式逆动力学。视频预测指令跟随率 14B 反超 64B Cosmos3 达 11 个点；真机 ALOHA 零样本 58.5%（π0.5 40.0%）；LIBERO-Pro 45.0%、LIBERO-OOD 63.9%、RoboDojo 仿真 32.26% 均为评测中最高。视频模型权重（Stage-1/Stage-2）已开源在 Hugging Face 与 ModelScope，RoboDojo 训练代码同步放出。本文逐张讲解论文全部 10 张图，明确标注每项任务是仿真还是真机，并给出数据来源与三阶段训练的完整配置。
NVIDIA《World Action Models are Zero-shot Policies》精读：DreamZero 用 14B 视频扩散骨干联合预测未来视频与动作，在 500 小时异构真机数据上训练，零样本任务进度超过最强 VLA 两倍；再用 DreamZero-Flash 解耦视频/动作噪声表，把 5.7 秒的推理压到 150 毫秒，实现 7Hz 实时闭环。本文逐张讲解论文全部 16 张图（总览、架构、注意力掩码、自回归 vs 双向、噪声表、数据分布、评测设置、seen/unseen 任务、后训练、跨本体迁移、少样本适配、自由任务、失败案例），附四张结果表、图表总索引与自测题。
Black Forest Labs 官方技术报告《FLUX 3 Action》精读：从多模态 FLUX 3 骨干衍生的 7B 世界行动模型（WAM），联合预测未来视频与机器人动作，在 RoboLab-120 上以不到对手一半的参数同时赢下精度与速度。本文逐张讲解报告全部 20 张图（Pareto 前沿、架构总览、时间步分布网格搜索、DROID 训练配方、CFG 网格、EMA 18 变体、蒸馏加速、真机盲测、混合策略），附图表总索引、架构评析、口述稿与自测题。官方交互图均按其公开数据重绘。