Objektzentrierte Weltmodelle vs. Policy-Learning: Erfolgreich, aber mit Grenzen
In der neuesten Studie von arXiv:2511.06136v1 wird untersucht, wie objektzentrierte Weltmodelle (OCWM) die Leistung von Reinforcement‑Learning‑Agenten verbessern können. OCWM zerlegen Bilddaten in strukturierte, objektbasierte Repräsentationen, die laut den Autoren die Generalisierung auf neue Feature-Kombinationen und die Dateneffizienz steigern sollen.
