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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。

2026-08-26 至 2026-08-26 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

2608.24044 2026-08-26 cs.LG 新提交 88%

XP-JEPA: Cross-Predictive Physics Grounding for Forecastable Latent Dynamics

XP-JEPA:用于可预测潜在动力学的交叉预测物理基础

Kehan Wen, Ziming Li, Siyuan Luo, Fan Shi

专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(title,abstract);world model(abstract);world models(abstract);world model(abstract)

AI总结 XP-JEPA通过将视觉与物理表征交叉预测,提升了潜在动力学的可预测性,在多任务套件上降低了展开漂移并提高了控制成功率,无需特权输入即可实现更优的基于展开的控制性能。

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