西安交大提出Fast-LeWM,世界模型预测从逐步rollout改为并行
机器之心 · wechat · 2026-07-07
西安交大团队提出Fast-LeWorldModel(Fast-LeWM),针对LeWorldModel逐步自回归rollout导致规划慢、误差累积的问题,改为轨迹级并行预测:以不同长度的动作前缀为单元,一次性并行预测未来潜变量并对每个前缀施加密集监督。在相同规划协议下平均成功率从85.8%升至90.5%(加自一致性约束达92.0%),动态模块耗时从31.4s降至8.0s,完整CEM求解时间从54.4s降至28.3s。