Princeton 提出 AIM，动作影响最大化将世界模型训练数据需求降低 85 倍

Princeton 团队提出 AIM（Action Influence Maximization），通过主动收集能补足动作后果的自由探索数据，训练可控且符合物理规律的世界模型。在像素级操作任务中，向 3000 条演示追加 500 条主动采集片段，即可匹敌使用 30 万条专家片段训练的世界模型，数据需求降低 85 倍；AIM 是对比中唯一能持续提升可控性的方法。