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视觉与机器人

世界模型

面向环境建模、时序预测、仿真规划、具身智能和自动驾驶的世界模型方法与应用。

2026-03-11 至 2026-03-11 共收录 1 信号源:cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 模型式强化学习 1 篇

2507.11531 2026-03-11 cs.LG q-bio.NC 68%

Langevin Flows for Modeling Neural Latent Dynamics

兰格朗日流用于建模神经潜在动态

Yue Song, T. Anderson Keller, Yisong Yue, Pietro Perona, Max Welling

机构 * Caltech, Vision Lab(加州理工学院视觉实验室) The Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University(自然与人工智能研究学院,哈佛大学) University of Amsterdam, Institute for Informatics(阿姆斯特丹大学信息学院)

专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(title);分类 cs.LG

AI总结 LangevinFlow通过引入物理先验和振荡器网络,有效建模神经群体的潜在动态及其未观测影响。

Comments Full version of the Cognitive Computational Neuroscience (CCN) 2025 poster

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