本文探讨了提升模仿学习效率的新方法——预测性逆动力学模型（PIDMs）。传统行为克隆（BC）通过监督学习直接映射状态到专家动作，但需大量演示数据以应对人类行为变异性，数据效率低。PIDMs则通过预测合理未来状态，揭示行为方向，帮助智能体理解“为何采取某动作”，从而降低动作选择的不确定性。即使预测不完美，也能显著减少歧义，使当前最优动作更清晰。相比BC等传统方法，PIDMs大幅提升了数据利用效率，降低了对大规模示范数据的依赖。（200字）

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