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Rostislav Yavorskiy
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新框架提升城市交通中物理人工智能的安全性
提出了一种新框架，以提升在城市交通环境中运行的物理人工智能系统的安全性。该方法将系统性危害分析与运行时执行机制相结合，创建了危害信息安全包络。通过将安全视为跨越符号、空间和动态世界模型的跨层问题，该框架旨在确保复杂城市环境中安全的人机交互。
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通过对抗性合成场景学习机器人安全策略
研究人员开发了一个新颖的框架，利用对抗性合成场景来教授机器人安全策略。该方法在一个类似游戏的设置中，让一个“红队”对抗一个“蓝队”，红队制造危险情况，蓝队学习如何避免它们。这种迭代过程旨在高效地发现传统模拟或手动测试可能遗漏的关键边缘案例，最终目标是将强大的安全性嵌入到物理AI系统中。