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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。

2026-06-12 至 2026-06-12 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

2606.13260 2026-06-12 cs.LG q-bio.NC 新提交 68%

Extracting Governing Equations from Latent Dynamics via Multi-View Contrastive Learning

通过多视图对比学习从潜在动力学中提取控制方程

Paolo Muratore, Mackenzie Weygandt Mathis

机构 * EPFL(瑞士联邦理工学院洛桑)

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

AI总结 提出DYSCO算法,利用多视图时间对比学习从噪声高维观测中联合恢复潜在轨迹和动力学方程,并通过结构化基函数实现符号恢复,理论保证强可识别性。

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