注意差距：LeWorldModel 中分层规划的承诺与陷阱

本文研究了时间层级结构是否能提升 LeWorldModel 在长视界目标条件控制中的表现。作者提出 Hi-LeWM，冻结预训练的低层模型并引入基于潜变量子目标的高层规划。实验表明，层级结构并非自动提升性能：短视界下最优配置为单步高层视界，而长视界下存在 learned 高层动作空间与推理搜索分布不匹配的问题。研究发现高层子目标生成是主要瓶颈，通过约束搜索范围并优化执行时机，可在中长视界任务中显著优于扁平化模型。