CLWM 破解反事实坍缩，提升具身智能规划成功率

针对预训练编码器导致的“反事实坍缩”问题，反事实潜在世界模型（CLWM）提出反事实对比目标，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，该方法的规划成功率分别提升至 74.6% 和 78.9%。在延迟厨房场景下，其失败率进一步降低至 9.7%。此外，该方法建立了表征无关指标，可审计任意编码器，为具身智能体的动作规划提供可靠保障。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。