English(EN) Unifying Policy Learning and State Prediction through Spatial Language Modeling

新的空间语言模型统一了机器人策略学习和状态预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

研究人员开发了一种名为空间语言模型的新方法，该方法统一了机器人操作的策略学习和状态预测。该方法使用坐标和语义标记的共享词汇来表示场景几何、目标和动作，从而使单个Transformer模型能够同时学习动作生成和状态预测。该模型是从头开始训练的，并在模拟和现实世界的机器人任务上进行了评估，与基线策略相比，表现具有竞争力，任务成功率有所提高。 AI

影响这项研究通过提高机器人预测和控制场景几何的能力，有望在复杂操作任务中实现更强大的机器人。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Minye Wu, Zehao Wang, Tinne Tuytelaars · 2026-10-09 04:00

通过空间语言模型统一策略学习与状态预测

arXiv:2610.12172v1 Announce Type: cross Abstract: Learning how actions change scene geometry can provide complementary supervision for goal-directed manipulation. We introduce Spatial Language Modeling, which represents scene contours, goals, action targets, and future states wit…

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