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原文
arXiv 人工智能· Royson Lee, Fady Rezk, Titouan Parcollet, Timothy Hospedales, Cristina Cornelio·· 1 天前AI 评分38

Metro-WM:基于可实现子目标的长程隐空间规划

Metro-WM: Long-Horizon Latent Planning with Realisable Sub-Goals

AI 导读

研究人员提出分层规划框架 Metro-WM,通过从先验经验中检索真实状态而非生成未落地的隐向量来设定子目标,解决了 JEPA 长程规划中子目标物理不可实现的问题。实验显示,Metro-WM 的长程成功率比次优分层方法高出最多 37.33 个百分点,速度提升最高达 10.9 倍,离线计算量减少 13-56 倍。该方法支持偏航即时重规划,并在极稀疏数据下保持稳健。

来源:arXiv 人工智能 · arxiv.org