Building spatial world models from sparse transitional episodic memories

📄 arXiv: 2505.13696v1 📥 PDF

作者: Zizhan He, Maxime Daigle, Pouya Bashivan

分类: cs.AI

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

提出Episodic Spatial World Model以解决稀疏记忆构建空间模型问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 空间模型 情节记忆 样本效率 环境适应 导航策略 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有方法在从稀疏和不连贯的记忆中构建环境模型时效率低下，难以适应环境变化。
  2. 论文提出的情节空间世界模型（ESWM）通过稀疏记忆构建环境模型，具备高样本效率和适应性。
  3. 实验结果表明，ESWM能够在最小观察下构建稳健的环境表示，并实现接近最优的探索和导航策略。

📝 摘要（中文）

许多动物能够迅速构建灵活的环境心理模型，这对于导航、探索和规划等行为至关重要。形成情节记忆并基于这些稀疏经验进行推理的能力被认为是这些模型在大脑中高效性和适应性的基础。本文探讨了神经网络是否能够从稀疏且不连贯的情节记忆中学习构建空间模型。我们提出了一种新框架——情节空间世界模型（ESWM），并展示了其高样本效率，能够在环境变化时快速更新，同时无需额外训练即可实现接近最优的探索和导航策略。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何从稀疏且不连贯的情节记忆中构建空间模型的问题。现有方法在样本效率和适应性方面存在不足，难以快速更新模型以应对环境变化。

核心思路：论文的核心思路是提出情节空间世界模型（ESWM），该模型能够利用稀疏的记忆信息构建环境的空间表示，并在环境变化时快速适应。设计这一模型的原因在于提高样本利用率和适应能力。

技术框架：ESWM的整体架构包括记忆模块、环境表示模块和决策模块。记忆模块负责存储和提取稀疏的情节记忆，环境表示模块构建空间模型，决策模块则基于模型进行导航和探索。

关键创新：ESWM的主要创新在于其高样本效率和适应性，能够在环境变化时快速更新模型，而无需额外的训练。这与现有方法的本质区别在于其对稀疏记忆的有效利用。

关键设计：在设计上，ESWM采用了特定的损失函数以优化环境表示，并在网络结构中引入了记忆增强机制，以提高模型对稀疏信息的处理能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，ESWM在构建环境模型时的样本效率显著高于传统方法，能够在仅需少量观察的情况下实现稳健的环境表示。此外，模型在探索新环境和导航时表现出接近最优的策略，展示了其强大的适应能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、智能交通系统和虚拟现实等。通过构建高效的空间模型，ESWM能够在动态环境中实现更智能的决策和行为规划，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Many animals possess a remarkable capacity to rapidly construct flexible mental models of their environments. These world models are crucial for ethologically relevant behaviors such as navigation, exploration, and planning. The ability to form episodic memories and make inferences based on these sparse experiences is believed to underpin the efficiency and adaptability of these models in the brain. Here, we ask: Can a neural network learn to construct a spatial model of its surroundings from sparse and disjoint episodic memories? We formulate the problem in a simulated world and propose a novel framework, the Episodic Spatial World Model (ESWM), as a potential answer. We show that ESWM is highly sample-efficient, requiring minimal observations to construct a robust representation of the environment. It is also inherently adaptive, allowing for rapid updates when the environment changes. In addition, we demonstrate that ESWM readily enables near-optimal strategies for exploring novel environments and navigating between arbitrary points, all without the need for additional training.