University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

Koopman operator theory: fundamentals, control, and applications

Koopman算子理论：基础、控制与应用

Igor Mezić, Jorge Cortés, Karl Worthmann, Mircea Lazar, Armin Lederer

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校机械工程系） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校机械与航空航天工程系） ； Optimization-based Control Group, TU Ilmenau（图林根工业大学优化控制组） ； Constrained Control of Complex Systems Lab, Control Systems Group, Department of Electrical Engineering, TU Eindhoven（埃因霍温理工大学复杂系统约束控制实验室，控制系统组，电气工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 本文介绍Koopman算子理论，通过数据驱动方法（如EDMD和机器学习）构建非线性系统的全局线性表示，并扩展到有输入系统的控制器设计，提供仿真代码。

Don't Let Gains FADE: Breaking Down Policy Gradient Weights in RL

不要让收益消失：解析强化学习中的策略梯度权重

Juliette Decugis, Sean O'Brien, Francis Bach, Gabriel Synnaeve, Taco Cohen

机构 * FAIR at Meta（Meta FAIR） ； Inria, Ecole Normale Supérieure（法国国家信息与自动化研究所，巴黎高等师范学院） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 提出FADE方法，通过动态调整优势函数的正负和难度权重，解决RL训练不稳定和多样性崩溃问题，在7B和32B模型上分别提前20k和2k步达到最佳pass@1。

Working Paper: Towards a Category-theoretic Comparative Framework for Artificial General Intelligence

预印本：迈向人工通用智能的范畴论比较框架

Pablo de los Riscos, Fernando J. Corbacho, Michael A. Arbib

机构 * Cognodata R+D & Universidad Autonoma de Madrid（Cognodata研发与马德里自治大学） ； University of California San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 本文旨在构建一个通用的范畴论框架，用于描述、比较和分析不同的人工通用智能架构，揭示其共同点与差异，并指导未来研究。

Comments 37 pages, 7 figures, 1 table