Nov, 2023

通过部分模拟的外推为模拟优化器提供非正式安全保证

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TL;DR自我监督学习是最先进的语言建模的基础。本文利用嵌入式智能体的笛卡尔框架模型，将单智能体世界扩展至多智能体世界，提出了一种名为 Cartesian object 的变体用于表示模拟，其中函数如令牌选择和模拟复杂性在模拟器的行为中进行了形式化，并通过 L"obian 障碍证明了通过设计检查模拟之间的一致性是不可能的。接着，提出了一种名为 Partial Simulation Extrapolation 的方案，旨在通过评估低复杂度的模拟来规避 L"obian 障碍。
self-supervised learningsimulatorscartesian objectsimulation complexitypartial simulation extrapolation
发现论文，激发创造
  • 一个计算轻量级的安全学习算法

    在这篇论文中，我们提出了一种安全学习算法，通过使用 Nadaraya-Watson 估计器而不是高斯过程，提供概率安全保证，并且在数据点数量方面实现对数级别的扩展。我们为估计结果提供了理论保证，将其嵌入到一个安全学习算法中，并在模拟的七自由度机器人操纵器上进行了数值实验。

    Sep, 2023

  • 通过机器学习支持的多物理仿真优化改进

    这篇论文介绍了一种用于训练、自我优化和自我组织的代理模型方法论框架，用于逼近和加速多物理模拟，通过与两种优化算法和一种综合评估策略的结合训练和优化管道的性能评估，实验证明了代理模型能够准确逼近基础模拟，并使用可解释的 AI 技术分析代理模型并进行预选择策略以确定真实示例中最相关的特征。

    Sep, 2023

  • 模拟、快慢学习：学习黑箱优化的策略

    通过学习主动学习策略和使用代理模型的梯度从而使用梯度下降法优化模拟参数，本文引入了一种新的方法来解决类似黑盒优化问题的一类问题。经过训练后，相对于局部代理模型方法、数值优化和贝叶斯方法，基于黑盒模拟器的问题的下游优化仅需要约 90％较少的昂贵模拟调用。

    Jun, 2024

  • AdvSim: 为自动驾驶车辆生成关键安全场景

    本文介绍了 AdvSim，这是一个对任何基于 LiDAR 的自主系统生成安全关键场景的对抗性框架，通过直接从传感器数据模拟获取针对全自主栈的安全关键场景。

    Jan, 2021

  • 面向代理模拟器的干预一致替代模型

    基于代理的模拟器提供复杂智能系统的细粒度表示，以直接模拟系统组成代理之间的交互。虽然它们的高保真性使得可以进行超局部政策评估和场景推测，但其大量计算成本限制了它们的广泛应用。本文中，我们利用因果抽象的最新发展，提出了一种用于学习在代理模拟器下具备干预一致性的替代模型的框架。我们的方法能够在复杂系统中快速针对政策干预进行实验，同时在感兴趣的干预下，以高概率使得替代模型行为与基于代理的模拟器保持一致。我们通过实证研究证明，在观测训练的替代模型中，会误判干预效果并引导决策制定者走向次优政策，而通过我们提出的方法进行干预一致性训练的替代模型能够在感兴趣的干预下与基于代理的模型行为非常接近。

    Dec, 2023

  • AutoSimulate:（快速）学习合成数据生成

    通过一种新的可微分逼近目标的方法，提出了一种有效的用于生成最优合成数据的替代方法，该方法可通过优化非可微模拟器，在每个迭代中仅需一个目标评估带有小的开销，在真实测试数据集上可以以较少的训练数据生成更快的理想数据分布（高达 50 倍）并具有更高的准确率（+ 8.7％），比以前的方法更好地解决了模拟机器学习算法中大型标记数据集的生成问题。

    Aug, 2020

  • 学习模拟

    本研究提出了一种基于强化学习的方法，用于自动调整非可微模拟器的参数，从而控制合成数据的分布以最大化模型的精度，相较于现有技术，该方法全面控制模拟器以最大化精度。

    Oct, 2018

  • 基于图像控制的自主安全概率的校准预测

    通过基于生成世界模型的可配置学习流水线，在不需要低维状态的情况下解决了在线安全预测问题，并提供了统计校准的安全机会预测保证。通过对图像控制系统的两个案例研究（赛车和平衡杆）进行广泛评估。

    Aug, 2023

  • 全球安全连续学习：高效知识传递

    通过转移安全顺序学习，实现在给定的观测下全局探索多个不相交的安全区域，并以与传统安全学习方法相当的计算量下，以更低的数据消耗学习任务。

    Feb, 2024

  • 预测模型模拟的代理限制

    适应预测模型为基础的 AI 助手存在结构上的两个失败原因：自我暗示的错觉和预测 - 策略不一致。通过引入来自环境的反馈循环可以解决这两个问题，并验证了理论和实证分析的一致性。

    Feb, 2024