arXiv cs.AI· Changbai Li, Sirui Li, Yichen Yang, Tongfei Chen, Zichao Feng, Shuwei Shao, Huobin Tan·· 10 天前AI 评分22
世界模型规划需要多少搜索预算？SufficientPlan 如何减少搜索与计算
How Much Planning Is Enough? Reducing Search and Computation in World-Model Planning
AI 导读
SufficientPlan 是一个无需修改预训练世界模型或规划器的部署框架，通过 Paired Sequential Budget Certification（PSBC）为每个模型—任务对搜索并认证一个更小的规划预算，并用 Static-Context Reuse（SCR）跨搜索迭代缓存观测与目标表示。
正文 · AI 翻译
摘要：视觉世界模型通过决策时动作搜索实现目标导向控制，但其部署效率往往受限于保守的大规模规划预算。我们表明，无需与全预算动作一致即可实现有竞争力的任务性能，充分预算因模型-任务对而异，且迭代规划器会反复编码与求解无关的上下文。为解决这些低效问题，我们提出 {SufficientPlan}，一个简单的部署框架，无需修改预训练世界模型或规划器更新。其 {Paired Sequential Budget Certification (PSBC)} 组件使用成对的闭环证据，在预定义的全性能容差内搜索并认证一个缩减的模型-任务特定预算。其 {Static-Context Reuse (SCR)} 组件在搜索迭代间缓存观测和目标表示，同时保留候选相关的规划和所选动作。在多个世界模型骨干和视觉控制任务上的实验表明，SufficientPlan 在保持有竞争力的控制性能的同时，大幅减少了搜索预算和规划延迟。
| 主题： | 机器人学 (cs.RO)；人工智能 (cs.AI) |
| 引用为： | arXiv:2610.08350 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2610.08350v1 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.08350 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Changbai Li [查看电子邮件]
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2026年10月6日星期二 13:40:44 UTC (792 KB)
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org