Driving Reaction Trajectories via Latent Flow Matching
通过潜在流匹配驱动反应轨迹
机构 * University of Notre Dame(诺丁汉大学)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 LatentRxnFlow通过连续潜在轨迹建模提升反应预测的准确性与透明性,实现轨迹级诊断与不确定性分析。
视觉与机器人
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。
通过潜在流匹配驱动反应轨迹
机构 * University of Notre Dame(诺丁汉大学)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 LatentRxnFlow通过连续潜在轨迹建模提升反应预测的准确性与透明性,实现轨迹级诊断与不确定性分析。
CMR:用于在无结构地形上稳健人形运动的收缩映射嵌入
机构 * University of Southampton(索姆塞特大学) ; Westlake University(西lake大学) ; Nanjing University(南京大学)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.RO
AI总结 CMR通过结合对比表征学习与Lipschitz正则化,提升人形机器人在无结构地形中抗扰动的运动能力。
在动态不确定性下的一般信息收集
机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; DEVCOM Army Research Laboratory(陆军研究实验室)
专题命中 模型式强化学习 :分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO;dynamics model(abstract)
AI总结 本文提出了一种统一框架,用于在动态不确定性下一般化信息收集,通过解耦动态模型、信念更新等选择与信息收集成本,提供理论依据和实验验证。
通过稳定变换的分形实现尺度一致的状态空间动力学
机构 * Department of Software Convergence, Kyung Hee University(软件融合系,庆熙大学)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出FROST方法,通过分形归纳偏置实现状态空间模型的尺度一致潜在动力学,提升模型的自适应效率和稳定性。
Comments 8 pages (excluding 2 pages of references), 3 tables, 2 figures. Appendix: 4 pages
基于特征模型的增强型Actor-Critic:用于动态环境多任务控制
机构 * The University of Tokyo(东京大学) ; National Institute of Informatics(日本信息处理学会) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 FM-EAC通过整合规划、行动和学习,提升动态环境多任务控制的泛化能力与任务迁移性能。
PIMRL:基于突发采样的多尺度递归学习用于时空动态
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 PIMRL通过物理引导的多尺度递归学习,有效处理突发采样的稀疏时空动态数据,显著提升建模精度和效率。
Comments To appear in AAAI 2026
对抗扩散用于鲁棒强化学习
机构 * Division of Decision and Control Systems KTH, Royal Institute of Technology(决策与控制系统系 瑞典皇家理工学院) ; Faculty of Computing and Data Sciences(计算与数据科学学院)
专题命中 模型式强化学习 :model-based RL(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出AD-RRL,通过对抗扩散方法提升强化学习在环境动态不确定性下的鲁棒性和性能。
通过潜在随机微分方程进行临床时间序列生成建模
机构 * Department of Machine Learning and Neural Computing, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University(机器学习与神经计算系,多纳德斯脑认知行为研究所,拉德堡德大学)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出基于潜在神经随机微分方程的生成建模框架,用于处理临床时间序列数据中的不规则采样和不确定性,通过模拟和真实数据验证,实现了比传统方法更准确的预测和不确定性估计。
机构 * Artificial Intelligence and Intelligent Systems Laboratory(人工智能与智能系统实验室) ; Istanbul Technical University(伊斯坦布尔技术大学)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments In the 12th International Conference of Image Processing, Wavelet and Applications on Real World Problems, 2025
机构 * School of Computer Science and Artificial Intelligence(计算机科学与人工智能学院) ; Civil Aviation Flight University of China(中国民航飞行大学) ; College of Computer Science(计算机科学学院)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Version 2: Major revision of the manuscript to refine the narrative, clarify the model's theoretical limitations and application scope, and improve overall presentation for journal submission
机构 * NVIDIA
专题命中 模型式强化学习 :model-based RL(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * School of Data Science, University of Virginia, United States(数据科学学院,弗吉尼亚大学) ; Department of Mechanical Engineering, University of Iowa, United States(机械工程系,爱荷华大学) ; Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Virginia, United States(机械与航空航天工程系,弗吉尼亚大学)
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.LG;dynamics model(abstract)
Comments 32 pages, 19 figures, complementary results added, restructured Introduction section
机构 * ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院)
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, RPTU University Kaiserslautern-Landau(电子与计算机工程系,RPTU大学)
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.AI、cs.RO
Comments Submitted in: The 2026 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2026)
专题命中 模型式强化学习 :model-based RL(abstract);分类 cs.LG、cs.RO
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
机构 * London School of Economics and Political Science(伦敦经济政治学院) ; University of California at Berkeley(加州大学伯克利分校) ; The Alan Turing Institute(艾伦·图灵研究所) ; University of Manchester(曼彻斯特大学)
专题命中 模型式强化学习 :model-based RL(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments The codebase will be made available upon publication. This paper is dedicated to Patrice Lumumba
机构 * IBM T. J. Watson Research Center(IBM 沃森研究中心) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments AISTATS 2025
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accepted by Neurocomputing, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130017
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 27 pages, 23 figures
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.CV;dynamics model(abstract)
Comments Code and models are released at: https://maverickren.github.io/VideoWorld.github.io/
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模型式强化学习 :model-based RL(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模型式强化学习 :latent dynamics(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.LG、cs.RO
专题命中 模型式强化学习 :model-based RL(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments Accept at ICLR 2025
专题命中 模型式强化学习 :model-based RL(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments ICLR 2025
专题命中 模型式强化学习 :model-based reinforcement learning(abstract);分类 cs.AI、cs.LG
Comments 8 pages, 5 figures, magazine paper