做强化学习和机器人控制这两年我有个特别深的体会世界模型本身反而不太容易成为瓶颈真正卡住落地进度的往往是你拿着一个训练得很好的模型却不知道该怎么高效地用它做规划。重建损失很低隐空间也很干净可一旦进入规划环节CEM 在动作空间里随机采样浪费大量算力MCTS 在隐空间里逐层展开时间一长误差就开始滚雪球想直接对轨迹求梯度奖励曲面又往往不平滑很容易陷进局部解。LeFlow 这个方向标题里的几个关键词放在一起其实是有一个明确判断的Generative Latent Flow Planning for World Models。它要回答的问题很直接——既然世界模型已经能把未来压缩到潜在状态那规划为什么不能直接“生成一段未来的潜在轨迹”再从中筛选、评估、反推动作非要一步一步去搜索这篇文章会围绕这个判断展开。我会先讲清楚 World Model、Latent Space、Latent Flow 这几个概念在规划语境下到底指什么再把 Le
做强化学习和机器人控制这两年我有个特别深的体会世界模型本身反而不太容易成为瓶颈真正卡住落地进度的往往是你拿着一个训练得很好的模型却不知道该怎么高效地用它做规划。重建损失很低隐空间也很干净可一旦进入规划环节CEM 在动作空间里随机采样浪费大量算力MCTS 在隐空间里逐层展开时间一长误差就开始滚雪球想直接对轨迹求梯度奖励曲面又往往不平滑很容易陷进局部解。LeFlow 这个方向标题里的几个关键词放在一起其实是有一个明确判断的Generative Latent Flow Planning for World Models。它要回答的问题很直接——既然世界模型已经能把未来压缩到潜在状态那规划为什么不能直接“生成一段未来的潜在轨迹”再从中筛选、评估、反推动作非要一步一步去搜索这篇文章会围绕这个判断展开。我会先讲清楚 World Model、Latent Space、Latent Flow 这几个概念在规划语境下到底指什么再把 Le
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
