密网科技WORLD MODEL RESEARCH
EMBODIED INTELLIGENCE

行动之前,
多一次对后果的推演。

围绕 LY-GWM,探索让未来状态预测参与机器人的候选动作选择,将“可能发生什么”纳入行动决策。

01

候选动作生成

由动作策略提出候选动作序列,为同一观测条件提供可比较的行动方案。

02

未来状态预测

世界模型结合当前状态与候选动作,预测后续特征或状态的变化。

03

评分与执行反馈

使用评分模块比较预测结果,选择候选动作,并根据新的观测继续决策。

关注真实任务中的连续决策

多步骤任务

研究局部动作与后续任务进展之间的关系,关注误差累积和阶段衔接。

任务泛化

通过规范评测比较模型在不同任务组合中的表现,分析预测对决策的实际贡献。

预测状态的评分与整段任务最终成功率是不同概念;技术效果需要通过完整任务评测验证。

把下一个问题,交给共同探索。

欢迎围绕世界模型、AI 制药与机器人研究开展交流。

与我们联系 ↗