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自变量机器人王昊:以事件为尺破局世界模型训练,“时间税”难题迎新解
过去在大语言模型上存在着“对齐税”,与之类似,目前训练世界模型的方式也需要付出“时间税”,这是以固定长度定义世界预测长度的弊端。 以事件为数据边界训练的世界模型WALL-WM,也在多个测试上都取得了出色效果…

2026-06-15

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