WEDGE：用失败轨迹引导生成导航训练环境

北卡罗来纳大学教堂山团队（Yue Zhang、Han Lin、Mohit Bansal 等）发布 arXiv 论文（arXiv:2610.19420），提出 WEDGE 框架：用大语言模型从预训练导航智能体的成功与失败轨迹中提炼可执行的弱点特征，验证后将其映射为环境因素，在每轮适配中生成该策略当前难以应对的训练环境。 基于论文摘要：在 ProcTHOR 上，弱点条件适配对三个采用不同适配机制的导航智能体都带来一致收益，优于匹配的随机环境和困难样本方案；各策略表现出不同的弱点画像，需要的训练环境也不同。Uni-NaVid 和 Gemini 在 ProcTHOR 适配后的收益也延伸到 HM3D。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。