大模型对齐与安全

Empowering Multi-Robot Cooperation via Sequential World Models

通过序列世界模型增强多机器人协作

Zijie Zhao, Honglei Guo, Shengqian Chen, Kaixuan Xu, Bo Jiang, Yuanheng Zhu, Dongbin Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 本文提出SeqWM框架，通过引入序列范式提升多机器人MBRL的协作能力，实验表明其在性能和样本效率上优于现有方法，并展示了预测适应、时间对齐和角色分配等先进协作行为。