arXiv · AI· Todd Y. Zhou, Daniel Zhang·· 1 天前AI 评分24
Counterfactual Latent World Models (CLWM) 在部分可观测下的具身反事实推理
Learning Counterfactual World Models for Embodied Reasoning under Partial Observability
AI 导读
CLWM 通过反事实对比目标解决预训练编码器导致的“反事实坍缩”，使模型能区分视觉相似但行为后果不同的干预。 在遮挡操作和混淆导航任务中，规划成功率分别提升至 74.6% 和 78.9%，延迟厨房场景的失败率降低至 9.7%。 该方法建立的表征无关指标可审计任意编码器，为具身智能体的动作规划提供了可靠保障。
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