CTWMs 学习保持通勤时间的世界模型以支持规划

论文提出 Commute-Time-Preserving World Models（CTWMs），通过潜在位移预测器和 log-determinant 正则化，学习保持环境通勤时间的表示，用于潜在空间规划。在可逆确定性动力学和预测器固定点下，该方法可恢复正确缩放的 Laplacian 表示。数值模拟显示，CTWM 在多个复杂连续目标到达基准上匹配或超过 LeWM，同时参数量仅为其一半。