Forward Dynamics Models：用动作到未来范式提升机器人策略学习

Forward Dynamics Models（FDM）提出动作到未来范式，让未来预测以动作特征为条件，端到端训练中真实未来状态可监督策略且预测误差不传入动作，推理时完全跳过未来生成。该范式适配多种骨干网络，已用 VLM 与 VGM 两种骨干实现。FDM 在 LIBERO 上取得 99.4% 的 SOTA 平均成功率，真实任务较 VLA 与 WAM 方法绝对提升最高 13%。