站内快照 · 国内可打开。外网原文可能无法访问。
- 论文公开站arXiv
AD-WM：面向反事实模型预测控制的动作判别世界模型
AD-WM: Action-Discriminative World Models for Counterfactual Model Predictive Control
摘要显示，潜在世界模型通常只优化事实转移预测，但 MPC 需要比较同一状态下的不同动作，因此可能出现预测误差低却难以区分候选动作的问题。作者提出 AD-WM，将残差潜在动力学与预测器层面的动作恢复正则化结合，利用逆动力学和基于条件互信息的归一化恢复目标，使规划转移保留动作信息，测试时丢弃辅助头、不改变 MPC。在 OGBench-Cube 上，硬启动成功率从匹配 LeWM 基线的 3.7% 提升到 52.0%，五个仿真环境中有四个平均成功率优于复现基线。搭配冻结 V-JEPA 2 编码器和匹配 DROID 后训练，零样本迁移到 Franka 设置的基本抓放成功率从 42.2% 升至 71.1%。
意义：提示世界模型应优化动作判别性而非仅事实预测精度，为基于 MPC 的规划与机器人策略迁移提供可复用的正则化思路。