arXiv cs.RO· Haojia Gao, Yue Cao, Yumin Liu, Haohua Que, Mingkai Liu, Guanqiu Guo, Zhuo Zou, Bokui Chen, Xueqian Wang·· 4 小时前AI 评分67
Best-of-N 能为世界动作模型带来多少提升：测量可选空间并在闭环中实现
How Much Can Best-of-N Help a World Action Model? Measuring Selectable Headroom and Realizing It in Closed Loop
AI 导读
论文提出一种去噪反事实协议，用逐位可复现分支、重复续写、留出预言机和公共随机数测量世界动作模型（WAM）在测试时选择候选动作所能实现的可选空间，并据此构建失败门控选择器。
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