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机构名称：
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端到端学习已成为开发自动控制者的主要范式。不幸的是，其性能和便利性更大，安全保证更加挑剔。这一挑战的关键因素是缺乏低维和可解释的动态状态，传统的保证方法围绕着该状态。专注于在线安全预测问题时，这是基于生成世界模型的灵活的学习管道家族，这些模型不符合低维状态。为实施这些管道，我们克服了缺失安全标签的挑战，没有预测引起的分配变化和学习安全知情的潜在表示。此外，我们为基于保形推断的安全机会预测提供了统计的校准保证。对我们的预测家族进行了广泛的评估，对两个图像控制的案例研究，一辆赛车和一个卡特柱，可提供违反直觉的结果，并突出了深度安全预测中的开放问题。
arxiv：2308.12252V4 [CS.LG] 2024年6月18日
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