AgiBot等发布Rollback:用世界模型回溯决策点改进机器人策略
agibot-world · hf · 2026-10-28
AgiBot(智元)联合北航、新加坡国立大学发布论文 Rollback,提出把世界模型从被动模拟器变成「反事实引擎」的策略改进范式:
- 核心思路:不把世界模型只当前向模拟器,而是让策略「回退」到过往关键决策点,分支探索不同的反事实动作,通过对比各分支结果把成功归因到具体决策,生成细粒度监督信号。
- 持续改进:动力学模型通过真实世界反馈不断修正,减少模拟与现实偏差。
- 动机:真实机器人交互成本高,action-conditioned 世界模型是可扩展的替代方案,但现有方法大多只做前向推演,浪费了「回到过去重来」这一物理环境不具备的独特能力。
项目主页:rollback-wm.github.io
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