GigaWorld-Policy-0.5是一种以动作为中心的世界动作模型：训练时利用未来视觉动态提供密集监督，推理时仅解码动作、不生成未来视频，从而降低计算开销。它采用混合Transformer架构，将视觉动态建模与动作生成分配给不同专家模块，在RTX 4090上推理时延约85毫秒。预训练结合动作条件世界建模与WAM训练，并用AutoResearch流水线自动搜索训练配置。实验表明，该模型在保留未来视觉监督优势的同时显著提升了推理效率。

星动纪元自研世界动作模型VPP2在RoboDojo仿真榜登顶，综合成功率与得分均列第一，泛化、精细操作、记忆三项也居首。其核心是解耦视频预测与动作学习，分三阶段训练：先强化事件级视频预测，再经蒸馏提速，最后冻结主干并用LoRA适配动作专家，实现预测与行动双重泛化。真机零样本成功率达58.5%，已用于物流场景。

ω-0是一种用于人形机器人并行行走与操作的世界动作模型，通过潜在预测而非视频生成来学习全身协同控制。它联合训练未来视觉潜变量与全身动作潜变量，避免依赖大型视频生成器。模型利用人类数据预训练，并构建ω-HOME数据集，在11个家庭任务上实现统一模型控制，展现平滑的全身协调能力。

在红杉AI Ascent 2026大会上，Jim Fan宣布VLA和遥操作已不再适用，未来将依赖世界动作模型（WAM）和人类传感器数据。新范式通过模拟物理世界状态和动作微调，结合强化学习，推动机器人技术进步。EgoScale和Dream Zero等新策略将提升机器人在各种任务中的灵活性和自主性，预示着机器人行业的重大变革。