Traj-LeWM

新AI模型Traj-LeWM通过路径感知轨迹成本改进规划

研究人员推出Traj-LeWM，这是一种增强的视觉世界模型，旨在提高AI代理的规划能力。该新模型通过在端点预测的同时纳入轨迹级别的信息，解决了其前身LeWM的局限性。Traj-LeWM在训练期间使用目标条件潜在轨迹成本（LTC）来塑造表示，并在规划期间使用LTC来优化候选动作序列。实验表明，Traj-LeWM在Push-T、OGBench-Cube、Reacher和Two-Room等多个基准测试中，以显著的百分比优势超越了LeWM。