世界模型

DynaWeb: Model-Based Reinforcement Learning of Web Agents

DynaWeb：基于模型的Web代理强化学习

Hang Ding, Peidong Liu, Junqiao Wang, Ziwei Ji, Meng Cao, Rongzhao Zhang, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi, Lei Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Gradient ； University of Toronto（多伦多大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：model-based reinforcement learning(title,abstract)；world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出DynaWeb框架，通过模拟环境提升Web代理的强化学习效率，实验表明其在WebArena和WebVoyager基准上显著提升性能。

StableIDM: Stabilizing Inverse Dynamics Model against Manipulator Truncation via Spatio-Temporal Refinement

StableIDM：通过时空细化稳定逆动力学模型以对抗机械臂截断

Kerui Li, Zhe Jing, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Yukun Zhou, Guan Huang, Dongze Li, Qingkai Yang, Huaibo Huang

机构 * GigaAI Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所GigaAI研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； GigaAI ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 模型式强化学习 ：dynamics model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出StableIDM，通过时空细化框架提升逆动力学模型在机械臂截断场景下的稳定性，实验表明其在动作准确性和任务成功率上有显著提升。

Overcoming Selection Bias in Statistical Studies With Amortized Bayesian Inference

通过 amortized 贝叶斯推断克服统计研究中的选择偏差

Jonas Arruda, Sophie Chervet, Paula Staudt, Andreas Wieser, Michael Hoelscher, Isabelle Sermet-Gaudelus, Nadine Binder, Lulla Opatowski, Jan Hasenauer

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

AI总结 本文提出一种基于模拟的贝叶斯推断框架，通过将选择机制嵌入生成模拟器，实现无须可 tractable 似然的去偏推断，适用于复杂模型和高维数据。

HalluSAE: Detecting Hallucinations in Large Language Models via Sparse Auto-Encoders

HalluSAE：通过稀疏自编码器检测大型语言模型中的幻觉

Boshui Chen, Zhaoxin Fan, Ke Wang, Zhiying Leng, Faguo Wu, Hongwei Zheng, Yifan Sun, Wenjun Wu

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进研究院，北京航空航天大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 HalluSAE通过稀疏自编码器和几何势能度量定位潜在相变区域，利用对比logit归因识别幻觉相关稀疏特征，通过线性探针检测因果幻觉，实验表明其在Gemma-2-9B上达到最先进的幻觉检测性能。