arXiv · cs.AI· Jiamin Shi·· 12 天前AI 评分42
潜在世界模型如何学习内在动力学：Concat IDM 用动作可预测性保留控制相关信息
Learning Intrinsic Dynamics in Latent World Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jiamin Shi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.21612v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究（cs.AI）提出动作可预测性（从连续 latent 状态重建动作）能防止世界模型表征丢弃内在动力学信息，并用 Concat IDM 从拼接的 latent 状态预测动作、利用离线轨迹中已有的动作标签更新共享编码器。在 Push-T 的 24 种外观设置下，Concat IDM 经三次独立训练将规划成功率从 9.1% 提升至 77.2%，配对改进比单一外观条件下高 52.9 个百分点，且不改变测试时规划器。
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