Buchumschlag

Simulus: Combining Improvements in Sample-Efficient World Model Agents

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cohen, Lior, Wang, Kaixin, Kang, Bingyi, Gadot, Uri, Mannor, Shie
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Improving Token-Based World Models with Parallel Observation Prediction
von: Cohen, Lior, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Policy Gradient with Tree Search: Avoiding Local Optimas through Lookahead
von: Koren, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Horizon Imagination: Efficient On-Policy Rollout in Diffusion World Models
von: Cohen, Lior, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bring Your Own (Non-Robust) Algorithm to Solve Robust MDPs by Estimating The Worst Kernel
von: Wang, Kaixin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MinMaxMin $Q$-learning
von: Soffair, Nitsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conservative DDPG -- Pessimistic RL without Ensemble
von: Soffair, Nitsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sobolev Space Regularised Pre Density Models
von: Kozdoba, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Controlling False Discovery in Arbitrarily Structured Hypothesis Spaces via Reproducing Kernels
von: Perets, Binyamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Representation-Driven Reinforcement Learning
von: Nabati, Ofir, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Policy Optimized Text-to-Image Pipeline Design
von: Gadot, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tree Search-Based Policy Optimization under Stochastic Execution Delay
von: Valensi, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RL-RC-DoT: A Block-level RL agent for Task-Aware Video Compression
von: Gadot, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SQT -- std $Q$-target
von: Soffair, Nitsan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploration-Driven Policy Optimization in RLHF: Theoretical Insights on Efficient Data Utilization
von: Du, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Solving Non-Rectangular Reward-Robust MDPs via Frequency Regularization
von: Gadot, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2023)

RL in Latent MDPs is Tractable: Online Guarantees via Off-Policy Evaluation
von: Kwon, Jeongyeol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Policy Gradient with Tree Expansion
von: Dalal, Gal, et al.
Veröffentlicht: (2023)

VLM-Guided Experience Replay
von: Sharony, Elad, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dual Formulation for Non-Rectangular Lp Robust Markov Decision Processes
von: Kumar, Navdeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Multiple Initial Solutions to Optimization Problems
von: Sharony, Elad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Sample Complexity for Single Time-Scale Actor-Critic with Momentum
von: Kumar, Navdeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Inverse Folding for Peptide Design with Diversity-regularized Direct Preference Optimization
von: Park, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Fairness-Performance Pareto Front Computation
von: Kozdoba, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Implementing Reinforcement Learning Datacenter Congestion Control in NVIDIA NICs
von: Fuhrer, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

BagStacking: An Integrated Ensemble Learning Approach for Freezing of Gait Detection in Parkinson's Disease
von: Cohen, Seffi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FairTTTS: A Tree Test Time Simulation Method for Fairness-Aware Classification
von: Cohen-Inger, Nurit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Transformers with Centralized Aggregation are Sample-Efficient Multi-Agent World Models
von: Zhang, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Representative Action Selection for Large Action Space: From Bandits to MDPs
von: Zhou, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeeR-VLA: Dynamic Inference of Multimodal Large Language Models for Efficient Robot Execution
von: Yue, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Efficient Multimodal Models to World Models: A Survey
von: Mai, Xinji, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Layer Tying for Parameter-Efficient Transformers
von: Hay, Tamir David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep SPI: Safe Policy Improvement via World Models
von: Delgrange, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Provable Performance Guarantee of Efficient Reasoning Models
von: Zeng, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WIMLE: Uncertainty-Aware World Models with IMLE for Sample-Efficient Continuous Control
von: Aghabozorgi, Mehran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RACER: Risk-Aware Calibrated Efficient Routing for Large Language Models
von: Hao, Sai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SOE: Sample-Efficient Robot Policy Self-Improvement via On-Manifold Exploration
von: Jin, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Curiosity-Critic: Cumulative Prediction Error Improvement as a Tractable Intrinsic Reward for World Model Training
von: Bhaskara, Vin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mutual Information Regularized Offline Reinforcement Learning
von: Ma, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2022)

The Value of Mechanistic Priors in Sequential Decision Making
von: Shufaro, Itai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

World Modelling Improves Language Model Agents
von: Guo, Shangmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)