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研究:表征先验如何影响世界动作模型的泛化能力
How Representational Priors Shape Generalization in World Action Models
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arXiv 论文研究世界动作模型(WAMs)因生成骨干不同而在泛化性能上出现明显差异的原因,从模型继承自骨干的表征几何及策略训练对其的重组入手分析。作者提出用干扰正交性量化表征先验,即特征在经验分布流形之外的视觉变化下的正交程度,并在多种图像和视频骨干上发现先验正交性越高,WAM 训练后对视觉变化的鲁棒性越强。
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