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VPFlow:以价值预测替代状态预测的离线规划

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AI 综述

Yunzhe Hu、Dong Xu 提交论文,提出离线目标到达规划方法 VPFlow:它不靠世界模型预测未来状态,而是把世界模型与一步流策略配对,在噪声空间里用进化搜索做价值预测规划。 作者报告,在 30 个 OGBench 状态与像素数据集上,VPFlow 的成功率分别至少超过无模型基线 30.3 和 10.1 个百分点,并优于 LeWorldModel、PLDM、TD-MPC2 等潜空间规划器。这些数字均为论文自报结果。

AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月21日
  1. arXiv cs.AI
    VPFlow:用不完美世界模型做价值预测规划,实现离线目标到达

    VPFlow 提出以价值预测替代状态预测的离线目标到达规划方法,在 30 个 OGBench 状态与像素数据集上成功率分别至少超过无模型基线 30.3 和 10.1 个百分点,并优于 LeWorldModel、PLDM、TD-MPC2 等潜空间规划器。

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