University of Oxford（牛津大学）

ClothTransformer: Unified Latent-Space Transformers for Scalable Cloth Simulation

ClothTransformer: 用于可扩展布料模拟的统一潜空间变换器

Yu Zhang, Yidi Shao, Wenqi Ouyang, Yushi Lan, Zhexin Liang, Chengrui Wu, Xudong Xu, Xingang Pan

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学S实验室，南洋理工大学，新加坡） ； Feeling AI ； University of Oxford（牛津大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 提出ClothTransformer，通过将布料模拟重构为潜空间中的自回归序列建模，使用统一Transformer架构处理多种场景，实现比现有方法低4-9倍的误差，并引入可扩展潜空间公式和穿透自由数据集。

Posterior Sampling Reinforcement Learning with Gaussian Processes for Continuous Control: Sublinear Regret Bounds for Unbounded State Spaces

基于高斯过程的后验采样强化学习用于连续控制：无界状态空间的次线性遗憾界

Hamish Flynn, Joe Watson, Ingmar Posner, Jan Peters

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

AI总结 本文通过递归应用Borell-Tsirelson-Ibragimov-Sudakov不等式和链式方法，在弱平滑条件下证明了GP-PSRL算法的贝叶斯遗憾界为$\widetilde{\mathcal{O}}(H\sqrt{\gamma_TT})$，解决了先前理论工作的局限性。

Comments Accepted at ICML 2026. 45 pages, 8 figures