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Autoregressive Rollout
Autoregressive Rollout
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新的正则化技术提高了神经 PDE 求解器的一致性
研究人员推出了一种名为“对齐潜在展开”（Align Latent Rollout, ALR）的新型正则化技术，旨在提高神经偏微分方程（PDE）求解器的一致性。该方法解决了自回归展开中的近似误差问题，在这种问题中，预测会因其时间起源而异。ALR 通过对齐神经网络在共享目标时间的内部表示，并确保局部演化响应的一致性来促进一致性。实验表明，ALR 在不改变底层神经算子架构的情况下，提高了预测精度并减少了不同展开起源之间的差异。
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LeFlow 引入可复用的潜在轨迹先验用于世界模型规划
研究人员推出了一种在潜在世界模型中进行规划的新方法 LeFlow。与需要为每个规划步骤进行迭代优化的传统方法不同，LeFlow 学习了一个可复用的潜在轨迹先验。这使得规划可以被构建为条件潜在轨迹生成，其中一个修正流模型将当前嵌入映射到目标嵌入，而一个逆动力学解码器将这些潜在转换翻译成动作序列。LeFlow 在多个基准测试中展示了持续的成功率提升和规划时间数量级的缩减。