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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。

2026-06-25 至 2026-06-25 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

2606.15053 2026-06-25 cs.LG cs.NA math.NA 新提交 50%

Physics-conforming Latent Twins

物理一致潜在对偶

Matthias Chung, Yutong Bu, Deepanshu Verma

机构 * Emory University(埃默里大学) Clemson University(克莱姆森大学)

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

AI总结 提出物理一致潜在对偶框架,通过联合学习编码器、解码器和潜在流映射,使潜在动力学满足守恒律、不变性和耗散结构,在保持代理模型预测精度的同时提高物理约束满足度和长期行为质量。

Comments 32 pages, 11 figures

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