Robust World Models for Embodied AI: Unifying Equivariance with Adaptive Spectral Filtering
摘要(150字): 本文提出了一种面向具身智能的鲁棒世界模型框架,通过球谐图神经网络(SH-GNN)与自适应频谱滤波在"大脑+小脑"认知架构中的统一,实现了多维度物理建模的突破。核心创新包括:(1) 三行代码实现的SO(3)等变消息传递算子,统一处理1D/2D/3D数据;(2) 基于Parseval能量截断的零参数频谱去噪机制,信噪比提升5-40dB;(3) 跨58个物理领域的实验表明,3D点云具
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