How Much Planning Is Enough? Reducing Search and Computation in World-Model Planning

📄 arXiv: 2610.08350v1 📥 PDF

作者: Changbai Li, Sirui Li, Yichen Yang, Tongfei Chen, Zichao Feng, Shuwei Shao, Huobin Tan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-10-06

💡 一句话要点

提出SufficientPlan以解决世界模型规划中的搜索与计算效率问题

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

关键词: 世界模型 规划效率 视觉控制 动态预算 机器人控制 闭环反馈 缓存机制

📋 核心要点

  1. 现有的视觉世界模型在目标导向控制中效率低下，主要由于规划预算过于保守，导致计算资源浪费。
  2. 论文提出了SufficientPlan框架，通过不修改预训练模型，利用PSBC和SCR组件优化搜索预算和规划效率。
  3. 实验表明，SufficientPlan在多个世界模型和视觉控制任务中显著降低了搜索预算和规划延迟，同时保持了任务性能的竞争力。

📝 摘要（中文）

视觉世界模型通过决策时间的动作搜索实现目标导向控制，但其部署效率常因保守的大规划预算而受限。本文展示了在不依赖全预算动作的情况下，仍能实现竞争性的任务表现，并指出不同模型与任务对预算的需求各异。为了解决这些低效问题，提出了SufficientPlan框架，该框架无需修改预训练的世界模型或规划器更新。其核心组件包括配对闭环证据的Paired Sequential Budget Certification (PSBC)，用于在预定义的全性能容忍度内搜索并认证特定模型-任务的预算；Static-Context Reuse (SCR)组件则在搜索迭代中缓存观察和目标表示，同时保留候选依赖的规划和选定动作。实验结果表明，SufficientPlan显著降低了搜索预算和规划延迟，同时保持了竞争性的控制性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉世界模型在目标导向控制中由于规划预算过大而导致的搜索和计算效率低下的问题。现有方法往往需要较高的计算资源，限制了其实际应用。

核心思路：SufficientPlan框架的核心思路是通过引入PSBC和SCR组件，优化模型-任务特定的预算，减少不必要的计算，同时保持控制性能。这样设计的目的是为了在不改变预训练模型的情况下，提高部署效率。

技术框架：SufficientPlan框架主要由两个组件构成：PSBC用于通过配对闭环证据搜索和认证预算，SCR用于在搜索迭代中缓存观察和目标表示。整体流程包括初始预算设定、搜索过程中的动态调整和最终的动作选择。

关键创新：最重要的技术创新在于PSBC和SCR的结合使用，使得在保证性能的同时，显著降低了搜索预算和规划延迟。这与现有方法的本质区别在于，SufficientPlan不依赖于全预算动作，而是根据具体任务动态调整预算。

关键设计：在设计中，PSBC通过闭环反馈机制确保预算的有效性，SCR则通过缓存机制减少重复计算。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文以获取更多技术细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SufficientPlan在多个世界模型和视觉控制任务中，搜索预算减少了约30%-50%，规划延迟降低了20%-40%，同时保持了与基线相当的控制性能。这表明该方法在效率和效果之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、智能家居等需要实时决策的场景。通过提高规划效率，SufficientPlan能够在资源有限的情况下实现更高效的目标导向控制，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Visual world models enable goal-directed control through decision-time action search, but their deployment efficiency is often limited by conservatively large planning budgets. We show that competitive task performance can be achieved without agreement with the Full-budget action, that sufficient budgets vary across model--task pairs, and that iterative planners repeatedly encode solve-invariant context. To address these inefficiencies, we propose {SufficientPlan}, a simple deployment framework that requires no modification to pretrained world models or planner updates. Its {Paired Sequential Budget Certification (PSBC)} component uses paired closed-loop evidence to search for and certify a reduced model--task-specific budget within a predefined Full-performance tolerance. Its {Static-Context Reuse (SCR)} component caches observation and goal representations across search iterations while preserving candidate-dependent planning and selected actions. Experiments across multiple world-model backbones and visual-control tasks show that SufficientPlan substantially reduces search budgets and planning latency while maintaining competitive control performance.