arXiv · AI· Gaoyue Zhou, Yvonne Wu, Zichen Jeff Cui, Nicolas Ballas, Mido Assran, Lerrel Pinto, Yann LeCun·· 4 小时前AI 评分35
层级世界模型 ID-WM 通过隐式动力学实现具身智能体的测试时适应
Hierarchical World Models with Implicit Dynamics
AI 导读
提出层级世界模型 ID-WM，解耦状态空间可达性与局部控制，通过隐式动力学实现具身智能体的测试时适应。 在导航和操作基准测试中，该方法比现有最先进的策略和扩散规划器性能提升 38.5%。相比单层级世界模型 MPC，在复杂长时序任务中性能提升 135%，有效缓解了累积误差。
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