使用世界模型进行规划可以实现具体代理的测试时间适应，提供比直接策略学习更优越的泛化。然而，长期任务仍然受到累积错误和搜索复杂性的阻碍。现有的分层方法通常使用僵化的宏观动作或潜在的技能，导致脆弱的表示和有限的细粒度控制。我们推出ID-WM (Implic

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Hierarchical World Models with Implicit Dynamics](https://arxiv.org/abs/2610.42146v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Gaoyue Zhou, Yvonne Wu, Zichen Jeff Cui, Nicolas Ballas, Mido Assran, Lerrel Pinto, Yann LeCun

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这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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⏱️ 2026-11-02 13:01