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StarWM: Self-Supervised Trained Attention Routing for Robust World Models

StarWM 用自监督动力学信号决定空间注意力，再用停止梯度和双流解码器约束重建信息的去向，使世界模型在随机视频干扰下保留可预测实体；但连续视频背景仍会混淆默认路由，奖励引导变体 StarWM-R 才进一步改善跨条件表现。