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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。

2026-04-02 至 2026-04-02 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

2407.01570 2026-04-02 cs.RO cs.AI 56%

Ego-Foresight: Self-supervised Learning of Agent-Aware Representations for Improved RL

Ego-Foresight: 为改进强化学习的自监督学习 agent 意识表示

Manuel Serra Nunes, Atabak Dehban, Yiannis Demiris, José Santos-Victor

机构 * Institute for Systems and Robotics, Instituto Superior Técnico, U. Lisboa(系统与机器人研究所,里斯本高等理工学院,里斯本大学) Personal Robotics Laboratory, Imperial College London(个人机器人实验室,伦敦帝国理工学院)

专题命中 模型式强化学习 :model based RL(abstract);分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 本文提出 Ego-Foresight 方法,通过自监督学习解耦 agent 信息,提升强化学习的样本效率和性能。

Comments 13 pages, 8 figures, conference

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