G²WAM图像目标导航世界动作模型论文发布
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G²WAM图像目标导航世界动作模型论文发布
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AI 综述
研究者提出几何锚定世界动作模型 G²WAM，用于图像目标导航。该模型通过场景坐标定位模块，将当前、目标与历史帧锚定在统一参考系，无需显式 3D 重建；并在隐空间联合预测未来状态与动作，省去 CEM 式规划与像素级重建。 据论文报告，在四个轨迹预测基准上，平均 ATE 和 RPE 分别降低 40.1% 和 35.2%；闭环导航成功率从 54.0% 提升至 63.0%，SPL 从 36.4% 提升至 59.2%。
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最新进展10月15日 12:00
G²WAM：面向高效几何锚定图像目标导航的世界动作模型报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.AIG²WAM：面向高效几何锚定图像目标导航的世界动作模型
研究者提出几何锚定世界动作模型 G²WAM，用于图像目标导航，通过场景坐标定位模块将当前、目标与历史帧锚定在统一参考系，无需显式 3D 重建。该模型在隐空间联合预测未来状态与动作，省去 CEM 式规划与像素级重建。在四个轨迹预测基准上，平均 ATE 和 RPE 分别降低 40.1% 和 35.2%；闭环导航成功率从 54.0% 提升至 63.0%，SPL 从 36.4% 提升至 59.2%。
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