世界模型

Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 纠错

专题命中 通用世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；world model(title,abstract)；world models(title,abstract)

AI总结 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。

Learning to Walk With Less: A Dyna-Style Approach to Quadrupedal Locomotion

少数据驱动的四足机器人行走学习：一种Dyna式方法

Francisco Affonso, Felipe Tommaselli, João H. Aléssio, Vivian S. Medeiros, Mateus V. Gasparino, Girish Chowdhary, Marcelo Becker

专题命中 具身与机器人 ：model-based reinforcement learning(abstract)；分类 cs.AI、cs.RO；predictive model(abstract)

AI总结 该研究提出一种Dyna式方法，结合基于模型的技术改进PPO，在Unitree Go1等四足机器人模拟实验中，大幅减少收敛所需模拟步数与训练时间，同时保持策略性能。

Comments Accepted for publication in IEEE Access. 13 pages, 10 figures, 8 tables

Embedded Variational Neural Stochastic Differential Equations for Learning Heterogeneous Dynamics

嵌入变分神经随机微分方程用于学习异质动态

Sandeep Kumar Samota, Reema Gupta, Snehashish Chakraverty

机构 * National Institute of Technology, Rourkela, India（印度国立理工学院鲁尔克拉分校） ； Poverty Alleviation Research Centre, National Institute of Technology, Rourkela, India（印度国立理工学院鲁尔克拉分校扶贫研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出V-NSDE模型，结合神经SDE的动态表达与VAE的生成能力，用于学习异质动态，通过编码器和解码器处理时间序列数据，提升复杂模式识别能力。