arXiv cs.RO· Andreu Matoses Gimenez, Andrei-Carlo Papuc, Chris Pek, Javier Alonso-Mora·· 20 小时前精选AI 评分62
流策略作为技能级世界模型的动作：面向长程规划的学习与符号抽象
Flow Policies as Actions of Skill-Level World Models: Learned and Symbolic Abstractions for Long-Horizon Planning
AI 导读
该论文提出用流匹配策略的输入构造技能级动作，使一次完整技能执行对应世界模型的一步转移，并据此设计四种任务知识递增的动作抽象：压缩种子、两种从示范中学到的离散编码，以及符号标签。
推荐理由
论文把流匹配策略的一次完整技能执行当作世界模型的一步转移，并对比四种动作抽象在长程积木重排任务上的表现。
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