機械人只看過人類操作影片，未必需要先建立中間視覺表徵或獨立的潛在動作模型，便能學習下一步應怎樣移動。NAVA-WAM（Native Action-Prior Learning from Videos for World Action Models）是一個 World Action Models（WAM）項目，直接從 observation-only videos 預訓練 action policy，處理動作標註機械人軌跡不足的問題。
訓練分為兩個階段：第一階段利用影片中的未來視覺變化作 flow-matching supervision，透過 transition-structured joint attention 將與動作相關的資訊傳入 Action-DiT；第二階段再加入動作資料，讓策略對應到機械人控制。這種做法避開先學視覺、再轉換成控制訊號時可能出現的落差。
實驗把經 DROID 訓練的策略直接放到實體 Franka FR3，沒有針對個別任務再微調。在三項任務共 15 次測試中，NAVA-WAM 平均成功率為 93.3%，DreamZero 為 66.7%，π0.5 為 53.3%；伺服器端每次 policy call 為 379.2 毫秒，按每次重新規劃實際執行的動作數計算，每個動作約 15.8 毫秒。
• 從 observation-only videos 直接學習 action policy
• 不依賴中間視覺表徵或獨立 latent-action model
• 在空間關係任務中，NAVA-WAM 成功 4/5 次，兩個基線均為 0/5
• 已在實體 Franka FR3 上測試，未作任務專屬微調
T1 要求把方塊放到碗的左側，基線模型雖能正確定位和抓取方塊，卻未能理解指令中的空間關係；NAVA-WAM 則較能將視覺互動經驗連接到具體控制行動。項目的限制是訓練仍需要第二階段的動作資料，並非完全脫離機械人示範，因此更適合用作擴充動作先驗，而不是取代所有實體機械人資料。