Компьютерная наука > Робототика [представлена 12 мая 2026 (v1), последний раз пересмотренная 16 октября 2026 года (этая версия, v2)) Название: Orbisim: World Models to Difficable Fischy Enterprise Vine Intelligence View PDF HTML (экспериментальная) Резюме: Мы представляем орбиСим — новую робо-моделированную парадигму моделирования, которая определяет мировые модели как полностью отличающийся двигатель физики для воплощаемого интеллекта. В отличие от предыдущих мировых моделей, которые фокусируются на неподготовленном воображении в латентных или визуальных областях, Orbisim создает единый физически основанный путь, который соединяет структурированные активы сцены, нейронную динамику и обучение внизу. Благодаря тому, что Orbisim позволяет проводить различие между конечными и конечностями всего цикла моделирования -- от эксплицитного перехода государства к созданию визуального наблюдения -- OrBISim поддерживает задачи, которые традиционно трудно поддаются решению для классических имитационистов, такие как разная модель контактов, оптимизация политики на основе градиента при небольших выгодах и интуитивные физические выводы. Эмпирические результаты показывают, что Orbisim значительно превышает современные мировые модели как с точки зрения предсказания верности, так и эффективности контроля. Кроме того, ее последовательное реагирование на конфигурации активов и физические параметры свидетельствует о том, что она может стать различным инструментом для совершенствования…
Orbisim: Мировые модели в качестве дифференцируемых физических двигателей для бесплодия
arXiv:2605.16395v2 Annulates Type: заменить кросс-бюллетень: Мы представляем Orbisim, новую роботизированную модель моделирования, которая переосмысливает мировые модели как полностью отличный двигатель физики для воплощения интеллекта. В отличие от предыдущих мировых моделей, которые фокусируются на неподготовленном воображении в латентных или визуальных областях, Orbisim создает единый физически основанный путь, который соединяет структурированные активы сцены, нейронную динамику и обучение внизу. Благодаря тому, что Orbisim позволяет проводить различие между конечными и конечностями всего цикла моделирования -- от эксплицитного перехода государства к созданию визуального наблюдения -- OrBISim поддерживает задачи, которые традиционно трудно поддаются решению для классических имитационистов, такие как разная модель контактов, оптимизация политики на основе градиента при небольших выгодах и интуитивные физические выводы. Эмпирические результаты показывают, что Orbisim значительно превышает современные мировые модели как с точки зрения предсказания верности, так и эффективности контроля. Кроме того, она состоит из