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官方账号arXiv cs.LG@Xinyi Li, Zaishuo Xia, Chenjie Hao, Yubei Chen
推荐理由：这篇论文把世界模型的训练目标改成直接预测终点，DPWM在长时程预测上比递归模型准很多，而且越长优势越明显。想搞长时程决策的可以看看。
长时程预测
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8月10日
10:53
论文提出直接预测世界模型DPWM，将任意长度的动作序列压缩为单一嵌入，单次前向预测终点观测。DPWM避免了递归卷展，使长时程端到端训练在自回归训练不稳定的尺度上可行。在连续控制和像素级基准上，DPWM相比递归世界模型大幅提升长时程终点预测，且预测时程越长优势越大。实验还显示，用同样的长时程目标重训递归基线也获得类似提升，说明训练目标而非骨干结构是主要驱动力。