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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。

2026-05-28 至 2026-05-28 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

2602.12468 2026-05-28 cs.LG cs.FL 50%

Continuous Diffusion Models Can Obey Formal Syntax

连续扩散模型可以遵守形式语法

Jinwoo Kim, Taylor Berg-Kirkpatrick, Loris D'Antoni

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of California-San Diego, San Diego, USA(计算机科学与工程系,加州大学圣地亚哥分校,圣地亚哥,美国)

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

AI总结 提出一种无需训练的引导方法,利用正则表达式约束连续扩散语言模型的生成过程,使其满足形式语法,并在JSON和自然语言基准上实现68-96%的约束满足率。

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