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。

2026-07-28 至 2026-07-28 共收录 2 篇信号源：cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.RO, cs.MA

1. 模型式强化学习 2 篇

2604.25416 2026-07-28 cs.LG 版本更新 82%

有偏的梦境：潜在空间模型中知识不确定性量化限制

Julia Berger, Bernd Frauenknecht, Sebastian Trimpe, Bastian Leibe

专题命中模型式强化学习：latent dynamics(title,abstract)；dynamics model(title,abstract)；model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结研究探讨了潜在空间模型中知识不确定性量化存在的偏差问题，指出潜在过渡偏向于高代表性的区域，导致环境动态差异在潜在空间中不显现，影响不确定性估计的可靠性。

Comments Reinforcement Learning Conference (RLC) 2026

2603.20248 2026-07-28 cs.CY cs.AI cs.HC cs.MA 版本更新 53%

AI治理系统的稳定性：公众信任与社会动荡的耦合动力学模型

Jiaqi Lai, Hou Liang, Weihong Huang

专题命中模型式强化学习：dynamics model(title)；分类 cs.AI、cs.MA

AI总结本文提出耦合动力学模型，分析公众信任与社会动荡的相互作用，揭示信任崩溃的临界条件及网络结构对治理失效的影响。

Comments 16 pages, 5 figures