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论文提出共享自主的语义感知决策框架

2 篇报道1 个报道来源2 天前更新

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AI 综述

Shashank Shekhar 等研究者在 arXiv 提交论文,提出一种用于共享人机自主的语义感知决策框架,将候选动作的提出、基于交互语境的评估与最终执行结果显式建模。据论文摘要,该框架通过联合动作语言和解释函数诱导状态转移与奖励动态,可在不修改底层规划算法的情况下表达咨询、授权等交互模式,并与标准 MDP 规划保持兼容。 材料仅提供论文摘要,未说明具体实验或基准结果。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月20日
  1. arXiv · cs.AI
    从提议到执行:共享自主中的交互语义建模

    作者提出一种感知交互语义的决策框架,将候选动作的提议、基于上下文的评估与最终执行结果分别建模,并使转移和奖励动态由语义结果导出。该框架以联合动作语言和解释函数承载具体交互原则,在共享人机自主场景中覆盖咨询、授权等模式,同时保持与标准MDP规划的兼容性;当前材料仅提供论文摘要,未说明实验或基准结果。

  2. arXiv · cs.AI
    研究者提出建模共享自主中交互语义的决策框架

    研究者提出一种语义感知决策框架,将共享自主中的候选动作、交互语境评估与最终执行结果显式建模。该框架通过联合动作语言和解释函数诱导状态转移与奖励动态,可在不修改底层规划算法的情况下表达咨询、授权等交互模式,并保持与标准MDP规划兼容。材料仅提供论文摘要,未说明具体实验或基准结果。

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