机器人 / 具身智能

PhysFire-WM: A Physics-Informed World Model for Emulating Fire Spread Dynamics

PhysFire-WM: 一种融合物理信息的世界模型用于模拟火灾扩散动力学

Nan Zhou, Huandong Wang, Jiahao Li, Yang Li, Xiao-Ping Zhang, Yong Li, Xinlei Chen

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PhysFire-WM通过融合物理信息和跨任务协作训练策略，提升火灾扩散预测的物理真实性和几何准确性。

Accelerating Multi-modal LLM Gaming Performance via Input Prediction and Mishit Correction

通过输入预测和误位修正加速多模态大语言模型游戏性能

Ziyang Lin, Zixuan Sun, Sanhorn Chen, Xiaoyang Chen, Roy Zhao

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过输入预测和误位修正方法，显著降低多模态大语言模型游戏性能的推理延迟，提升整体控制效果。

Comments UIUC 25 Fall CS 498

Investigating methods to solve large windfarm optimization problems with a minimum number of qubits using circuit-based quantum computers

研究利用电路型量子计算机解决大型风电场优化问题的最小量子比特方法

James Hancock, Matthew Craven, Craig McNeile

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)

AI总结 本文提出两种编码方法，利用少量量子比特在量子计算机上解决大型风电场布局优化问题，并展示其良好的扩展性能。