MaP:掩码轨迹预测的GUI智能体导航
论文提出MaP统一框架,通过将多轮GUI交互建模为轨迹并以组件掩码预测定义训练目标,把优化从任务特定边缘分布转为一致目标,缓解梯度冲突。同时设计角色感知适配器学习模块处理数据异质性,在五个GUI导航基准上显著优于直接混合训练。
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论文提出MaP统一框架,通过将多轮GUI交互建模为轨迹并以组件掩码预测定义训练目标,把优化从任务特定边缘分布转为一致目标,缓解梯度冲突。同时设计角色感知适配器学习模块处理数据异质性,在五个GUI导航基准上显著优于直接混合训练。
论文提出 FlowATC,一种仅用历史航空器轨迹训练、无需航路标签或航图监督的流匹配架构。模型在旧金山湾区 115 万条 ADS-B 轨迹窗口上训练,能复现 SFO 的 NIITE FOUR 离场程序等空域结构,并直接在原生不规则采样间隔上训练。在相同参数量下,条件流匹配比扩散模型在 minADE…
论文提出波函数反向传播(WFB),将神经响应表示为可学习的振幅、波数等参数,通过相位关联时间间隔。实验显示WFB在轨迹预测中降低平均位移误差,但增益主要来自波表示而非时间对齐。
一篇 arXiv 论文提出基于回答集编程(ASP)的声明式框架,用于复杂动态环境中交互式运动的预期推理。方法融合 ASP 动力学建模、语义引导的「分支轨迹未来」预测与能量优化排序,在 Argoverse 2 基准上评估,每条预测轨迹都带有可检查的事件级假设,区别于端到端随机预测。
arXiv 论文提出上下文感知注意力高斯混合模型(CAA-GMM),将未来运动建模为以场景上下文和智能体动态为条件的概率混合,用轻量注意力机制编码智能体交互。在 nuScenes 和 Argoverse 2 数据集上取得与最优栅格基线相当或更优的精度,同时保持低计算复杂度。
该论文提出 Energy Vision-Language-Action(EVLA)基准,将住宅电池调度建模为多模态轨迹预测问题,把 RGB 能量场、数值运行状态与自然语言目标映射为 16 步电池动作序列。基准由公开住宅电力负荷数据构建,交叉三种隐藏运行机制与五种语言目标,生成约 658 万条多模态…
论文提出RRDrive,引入风险感知占用作为密集、时间对齐、可轨迹查询的表示,用于改善多模态轨迹生成与候选排序。研究构建了RiskOcc4D-NAVSIM数据集。RRDrive在NAVSIM上取得0.951的PDMS,较基线提升1.5%,困难场景下候选PDMS提升30.2%,并开发了从传感器直接估…
论文提出 TempTPI,将 Informer 编码器与多通道时间编码结合,利用 ProbSparse 自注意力降低计算开销,并用类傅里叶频率扩展捕捉船舶行为的周期模式。在丹麦水域 AIS 数据上,1 至 5 小时预测窗口均优于 TPTrans,5 小时时 MSE 改善 55%。