隐空间世界模型中学习内在动力学：研究提出基于动作预测的 Concat IDM

预印本摘要称，研究者针对视觉变化干扰隐空间世界模型学习动作与结果关系的问题，提出了基于动作可预测性的 Concat IDM 方法。该方法通过拼接连续隐状态预测动作并更新共享编码器，无需修改测试阶段的规划器。在包含24种外观变化的 Push-T 任务中，三次独立实验显示规划成功率由 9.1% 提升至 77.2%。