研究者提出空间语言建模统一策略学习与状态预测

Minye Wu、Zehao Wang 和 Tinne Tuytelaars 提出一种名为“空间语言建模”（Spatial Language Modeling）的方法，用离散坐标与语义 token 的共享词表表示场景轮廓、目标、动作目标和未来状态，让单个自回归 Transformer 以统一的下一 token 目标同时学习动作生成与动作条件下的状态预测。 据研究者称，该设计将策略学习与状态预测纳入同一建模框架，而非分别处理。相关结论来自其论文，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。