Tag · 2 篇
潜空间动力学
分布 视觉语言模型1强化学习与具身智能1
01 02
ReLaX：面向大型推理模型的潜空间探索推理
ReLaX: Reasoning with Latent Exploration for Large Reasoning Models
ReLaX 利用 Koopman 算子理论对 LRM 的隐藏状态动力学进行线性化建模，并提出动态谱离散度（DSD）指标来量化潜空间探索程度，为视觉-语言模型中的强化学习微调提供了一种超越词元级多样性的探索调控手段，可直接用于多模态推理任务的策略优化。
CLaD：通过跨模态潜变量动力学进行有据前瞻的规划
CLaD: Planning with Grounded Foresight via Cross-Modal Latent Dynamics
把本体感知与语义状态用非对称交叉注意力对齐成统一的潜空间动力学，并用自监督预测未来潜变量来条件化扩散策略；做视觉-动作联合建模或机器人操作策略学习时，这套『预测有据的潜变量前瞻 + 扩散动作生成』结构可直接复用。