arXiv Robotics· Kento Nishi, Raphael Tang, Karun Kumar, Core Francisco Park, Hidenori Tanaka·· 13 小时前AI 评分34
物理序列建模中的误泛化机制
Mechanisms of Misgeneralization in Physical Sequence Modeling
AI 导读
生成式序列模型在物理域规划运动时会出现"物理误泛化"：单条生成轨迹看似合理，但物理量（如行程距离、机械能）的总体分布偏离训练数据意图。研究用数据偏差核估计模型局部误差如何经物理测量传播并偏移分布，在扩散序列模型上预测哪些物理量取值增减。据此提出变换生成器学习与采样坐标系的缓解方法，有效降低物理量漂移。
推荐理由模型分析
该文指出生成式轨迹模型即使单条轨迹看似合理，聚合后的行程距离或机械能分布仍可能偏离数据设定，并将其命名为物理误泛化。作者用数据偏差核解释局部误差如何经物理量测量放大，并在玩具与应用轨迹任务上预测分布漂移，进而提出变换坐标系的缓解方法。做机器人规划或仿真数据构造的开发者可据此检查分布约束是否真正生效，但结论基于受控合成任务，尚需真实部署验证。
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