世界模型

GEM: Gaussian Evolution Model for Occupancy Forecasting and Motion Planning

GEM：用于占用预测和运动规划的高斯演化模型

Cheng Chen, Hao Huang, Saurabh Bagchi

机构 * Purdue University（普渡大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world models(abstract)；world model(abstract)；world models(abstract)

AI总结 该研究提出GEM模型，通过高斯演化模型实现高效的占用预测和运动规划，解决了传统方法在时间灵活性、场景演化和连续时间动态匹配上的不足。

Learning Multi-Timescale Abstractions for Hierarchical Combinatorial Planning

学习多时间尺度抽象以进行分层组合规划

Vivienne Huiling Wang, Tinghuai Wang, Joni Pajarinen

机构 * Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Automation, Aalto University, Finland（自动化，艾尔沃斯大学，芬兰） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；latent dynamics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于模型的分层框架，用于解决序列随机组合决策问题，通过多时间尺度目标结构化潜在动态，实现高效的前瞻规划，并联合学习子目标条件预算策略以支持上下文感知的资源分配。

Comments 34 pages, 8 figures, 23 tables

Thinking with Patterns: Breaking the Perceptual Bottleneck in Visual Planning via Pattern Induction

基于模式的思考：通过模式诱导突破视觉规划中的感知瓶颈

Yichang Jian, Boyuan Xiao, Zhenyuan Huang, Yifei Peng, Yao-Xiang Ding

机构 * State Key Lab of CAD& CG（CAD与CG国家重点实验室） 纠错

专题命中 仿真与规划 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.CV

AI总结 本文提出通过模式诱导的方法，利用模式推理和模式诱导策略，使视觉语言模型在视觉规划任务中实现更高效和准确的感知与推理，解决传统模型在复杂输入下的感知瓶颈问题。