University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

Learning the Right Abstraction: Neural Reduced Dynamics for Complex Robot Control

学习正确的抽象：用于复杂机器人控制的神经简化动力学

Harry Zhang, Dan Negrut

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出神经简化动力学（NRD）框架，学习保留控制相关物理特性的简化状态，训练的策略可迁移至高保真模拟器，在三项控制任务中实现高精度且速度大幅提升的机器人控制。

ChronoAgentic: A Code-based Multi-Agent World Simulator for Physically Grounded Simulation Construction

编码智能体作为世界模拟器

Hongyu Wang, Jingquan Wang, Ashvin Anilkumar, Bocheng Zou, Radu Serban, Dan Negrut

机构 * Department of Mechanical & Aerospace Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械与航空航天工程系） ； School of Computer, Data, and Information Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院） 纠错

AI总结 提出一个通过可执行模拟代码构建基于物理的世界模型的智能体框架，协调规划、代码生成、视觉审查和物理分析智能体，迭代修正代码以满足物理约束，在物理准确性、指令忠实度和视觉质量上超越视频模型。