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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。

2026-08-07 至 2026-08-07 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

2603.05969 2026-08-07 cs.CV cs.AI cs.CL 56%

Imagine How To Change: Explicit Procedure Modeling for Change Captioning

想象如何改变:用于变化描述的显式过程建模

Jiayang Sun, Zixin Guo, Min Cao, Guibo Zhu, Jorma Laaksonen

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University(苏州大学计算机科学与技术学院) Department of Computer Science, Aalto University(阿alto大学计算机科学系) Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所基础模型研究中心) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院)

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

AI总结 ProCap通过动态过程建模改进变化描述,利用关键帧和可学习查询提升描述准确性与效率。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code and models are available at https://github.com/BlueberryOreo/ProCap

Journal ref International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

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