arXiv · cs.AI· Haoyue Liu, Xiaoying Tang·· 4 小时前
世界模型错在哪里:事件转移而非像素决定回报误差
Events, Not Pixels: Where World Models Get the Return Wrong
AI 导读
研究提出一种转移级诊断方法,用真实转移替换想象转移来衡量回报误差的下降。结果显示,事件转移(获得奖励或回合结束的少数步骤)的像素误差与其他步骤相当(中位像素误差比 0.85),但恢复这些转移可消除中位 70% 的回报误差;在 44 个通过可靠性检查的 Atari-100k 模型—数据集组合中,事件补丁在 39 个上优于随机补丁,中位增益 +44 个百分点。
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