# 生成式回放

世界动作模型可以只凭任务指令重新生成已学任务的完整轨迹，经截断与物理一致性筛选后回放，在四个LIBERO套件和五项真实任务上把顺序微调的遗忘降低九成以上，且不保留任何旧任务数据。

世界动作模型可以只凭任务指令重新生成已学任务的完整轨迹，经截断与物理一致性筛选后回放，在四个LIBERO套件和五项真实任务上把顺序微调的遗忘降低九成以上，且不保留任何旧任务数据。

该工作提出一种无样本持续学习框架，用于全切片图像到病理报告的生成：在冻结的图块嵌入空间中为每个域构建紧凑“域足迹”（k-means 码本、切片级码字直方图库、图块数量统计与报告风格原型），据此合成伪全切片并由上一轮教师快照生成伪报告进行生成式回放，同时用风格前缀条件化语言模型；在多个公开持续学习基准上，该方法优于无样本与有限缓冲回放基线，并支持无需显式域标识的域无关推理。

该工作提出一种无样本持续学习框架，用于全切片图像到病理报告的生成：在冻结的图块嵌入空间中为每个域构建紧凑“域足迹”（k-means 码本、切片级码字直方图库、图块数量统计与报告风格原型），据此合成伪全切片并由上一轮教师快照生成伪报告进行生成式回放，同时用风格前缀条件化语言模型；在多个公开持续学习基准上，该方法优于无样本与有限缓冲回放基线，并支持无需显式域标识的域无关推理。