Läms

FlexLAM 引入可变长度潜在动作以改进基于视频的决策制定

研究人员推出了一种新颖的潜在动作学习方法 FlexLAM，该方法解决了现有模型中的瓶颈权衡问题。与使用固定容量瓶颈的先前方法不同，FlexLAM 采用通过嵌套 dropout 训练的可变长度潜在动作。这使得模型能够首先捕获紧凑的转换结构，并在需要时添加细节，而无需新的架构或损失函数。FlexLAM 在各种 token 预算和压力测试中均表现出改进的性能，表明它是潜在动作模型和视频预训练动作接口的通用升级。