Hierarchical Planning with Latent World Models
基于潜在世界模型的分层规划
机构 * FAIR at Meta(Meta旗下的FAIR) ; New York University(纽约大学) ; Mila - Québec AI Institute(魁北克AI研究院) ; Brown University(布朗大学)
AI总结 提出HWM架构,通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制,解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。
作者
Deep Learning / Vision
基于潜在世界模型的分层规划
机构 * FAIR at Meta(Meta旗下的FAIR) ; New York University(纽约大学) ; Mila - Québec AI Institute(魁北克AI研究院) ; Brown University(布朗大学)
AI总结 提出HWM架构,通过多时间尺度潜在世界模型和潜在匹配实现分层模型预测控制,解决长时域任务中单层规划失败和计算爆炸问题。