Regularized Latent Dynamics Prediction is a Strong Baseline For Behavioral Foundation Models
正则化潜在动态预测是行为基础模型的强基线
机构 * Department of Computing Science, University of Alberta, Canada(阿尔伯塔大学计算机科学系) ; Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)(阿尔伯塔机器智能研究所) ; Canada CIFAR AI Chair(加拿大CIFAR人工智能 chair) ; The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校)
AI总结 本文探讨零样本强化学习中复杂表征学习目标的必要性,提出正则化潜在动态预测方法,通过正则化保持特征多样性,优于现有方法,并在低覆盖场景中表现优异。
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