LoopWM世界模型长时序稳吗？
说说LoopWM长时序到底稳不稳，大家最关心的compounding error问题他们到底解决没。先讲痛点：传统世界模型做长时序预测，基本走几步就歪了，每一步预测都有误差，误差滚误差，滚个十几步画面就完全崩了，物体消失物理规则全乱，这就是为什么世界模型喊了这么多年具身智能还是落不了地的核心原因，不是不能预测，是预测久了就不准。LoopWM解决这个问题的思路真的很巧，不是搞什么复杂的正则化，也不是加更多训练数据，而是用循环结构，同一个Transformer块反复迭代修正潜状态，每一次循环都在修正上一步的误差，相当于每走一步都"回头检查"一遍，而不是一条路走到黑。论文里说长程仿真误差累积降低了87%，我看了他们的demo，连续预测1000步物理规律还能保持一致，球撞墙反弹、物体下落重力都对，换以前的模型200步就成浆糊了。但说实话，paper效果和实际落地还是有差距的，复杂场景下会不会循环太多次变慢？极端边缘case能不能稳住？这些都要实际跑过才知道。我们组已经在拉代码复现了，下周出结果给大家同步。有没有已经试过的脉友？实际跑起来长时序到底稳不稳？
发布于 广东
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