世界模型

Learning Task-Invariant Properties via Dreamer: Enabling Efficient Policy Transfer for Quadruped Robots

通过Dreamer学习任务不变属性：为四足机器人实现高效的策略迁移

Junyang Liang, Yuxuan Liu, Yabin Chang, Junfan Lin, Junkai Ji, Hui Li, Changxin Huang, Jianqiang Li

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出DreamTIP框架，通过在Dreamer世界模型中引入任务不变属性学习，提升仿真到现实的迁移能力，实验表明其在复杂地形任务中表现优异，性能提升显著。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026

Coupled Control, Structured Memory, and Verifiable Action in Agentic AI (SCRAT -- Stochastic Control with Retrieval and Auditable Trajectories): A Comparative Perspective from Squirrel Locomotion and Scatter-Hoarding

耦合控制、结构化记忆与可验证行为在代理AI中的应用（SCRAT -- 随机控制与可审计轨迹：从松鼠运动与散落储藏的比较视角）

Maximiliano Armesto, Christophe Kolb

机构 * Taller Technologies 纠错

专题命中 具身与机器人 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从松鼠生态角度探讨代理AI中控制、记忆与可验证行为的耦合机制，提出结构化记忆模型与延迟验证信号，验证三种假设以提升系统鲁棒性与可靠性。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables