Reimagining airport security: integrated technology powers next‑generation checkpoints
机场检查站长期以来一直存在排长队、重复拆包和运营瓶颈的问题。旅行者想知道，“什么时候轮到我？我应该如何准备？我可以带什么？”机场面临着并行的压力：提高吞吐量、简化程序和控制成本，同时坚持严格的全球安全标准。几十年来，这些目标似乎 [...]《重新构想机场安全：集成技术为下一代检查站提供动力》一文首先出现在 United Aviation 上。
Gradient-based planning for world models at longer horizons
GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器（“世界模型”），它通过以下方式使长视野规划变得实用：(1) 将轨迹提升到虚拟状态，以便优化在时间上是并行的；(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索；(3) 重塑梯度，以便动作获得清晰的信号，同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列，并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展，它们开始看起来不再像特定于任务的预测器，而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制/学习/规划。在实践中，现代世界模型的长期规划仍然脆弱：优化变
Gradient-based planning for world models at longer horizons
GRASP 是一种新的基于梯度的学习动态规划器（“世界模型”），它通过以下方式使长视野规划变得实用：(1) 将轨迹提升到虚拟状态，以便优化在时间上是并行的；(2) 直接向状态迭代添加随机性以进行探索；(3) 重塑梯度，以便动作获得清晰的信号，同时我们通过高维视觉模型避免脆弱的“状态输入”梯度。大型学习世界模型的能力越来越强。他们可以预测高维视觉空间中未来观察的长序列，并以几年前难以想象的方式概括任务。随着这些模型的扩展，它们开始看起来不再像特定于任务的预测器，而更像通用模拟器。但是拥有强大的预测模型并不等于能够有效地将其用于控制/学习/规划。在实践中，现代世界模型的长期规划仍然脆弱：优化变
