LoopWAM gagne 19.7 points sur des robots réels en se réentraînant sur ses propres rollouts étiquetés
LoopWAM est un modèle world-action en boucle fermée de l'université Tsinghua, de Dexmal et de Loopeva, qui note chaque rollout selon sa qualité et donne aux trajectoires ratées une supervision vidéo mais aucune supervision d'action. Il se classe premier sur Table30-V2 de RoboChallenge avec 43.33 % de réussite, 2.67 points devant l'entrée VLA-DM0.5 de son propre tableau et 0.33 point devant les 43.0 % que Dexmal publie pour DM0.5.
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