LAGO论文第三版提出语言引导规划方法
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LAGO论文第三版提出语言引导规划方法
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AI 综述
Samuel Barbeau、Simon Roy、Giovanni Beltrame、Christian Desrosiers和Nicolas Thome向 arXiv 提交了《Latent Goal Prediction from Language for Model-Based Planning》第三版。论文提出 LAGO，用语言指令预测潜在子目标；作者报告称，它在导航和操作任务中优于平坦及分层图像目标规划器，在长时程、曲线且受障碍约束的导航中，成功率超过使用同一批演示训练的目标条件行为克隆策略的两倍。
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最新进展10月28日 12:00
LAGO：从语言预测潜在目标以进行基于模型的规划报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningLAGO：从语言预测潜在目标以进行基于模型的规划
研究提出 LAGO（Latent Goal Prediction from Language），以单一分层世界模型在共享潜在空间预测动作条件动态，并将语言指令转化为中间潜在子目标。在导航与操作环境中，LAGO 优于平坦及分层图像目标规划器；在长时程、曲线且受障碍约束的导航中，其成功率超过同一批演示训练的目标条件行为克隆策略的两倍。
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