OpenWAM-Official/OpenWAM：开源模块化「世界—动作模型」预训练研究栈

📋 概述

OpenWAM 是一个用于系统化开发 World-Action Models(WAM) 的开源研究栈，把过去紧密耦合的设计选择拆成可组合的模块与受控实验。它由三部分构成：OpenWAM-Infra（模块化基建，支持模型/表征/训练/推理/部署/评测自由组合对照）、OpenWAM-Study（用受控研究推导「如何继承世界知识、耦合世界与动作学习、跨域扩展」等实用原则）、以及 OpenWAM-α（把上述原则规模化应用的开源预训练 WAM，在约 5.185 亿帧、约 6,400 小时的自视角人类与机器人数据上训练）。工程上覆盖单/双/三系统多种架构，接入 Wan、Cosmos、Qwen3-VL 等视频与视觉骨干，并内建 RoboTwin、LIBERO、RoboCasa365 等大量机器人评测基准。团队已于 2026-09-06 在 HuggingFace 开放全部预训练与微调权重。本期以约 183 星上榜。