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MountainCar
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新的确定性世界模型增强了AI控制器验证
研究人员开发了一种确定性世界模型（DWM），以改进用于安全关键系统的端到端图像控制器的形式化验证。该DWM将物理状态直接映射到合成摄像头图像，绕过了随机潜在变量的复杂性。在CARLA制动系统和多个Gym基准上的实验表明，与现有方法相比，DWM生成的精确可达管更精确，同时确保了与真实控制器的一致性。
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新研究评估强化学习智能体的模糊测试
arXiv上的一项新研究评估了强化学习（RL）智能体的模糊测试方法，RL智能体越来越多地应用于安全关键型应用。该研究系统地比较了五种最先进的模糊技术与随机测试在三种不同复杂度的环境中：MountainCar、BipedalWalker和CARLA。研究结果表明，像MDPFuzz这样的方法在发现崩溃方面非常有效和高效，而SeqDivFuzz在揭示多样化的崩溃行为方面表现出色。研究还表明，模糊测试生成的崩溃可以显著增强智能体的鲁棒性并提高…