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
Rapid directed evolution guided by protein language models and epistatic interactions | Science
蛋白质工程受到通过高维序列空间寻找协同突变组合的低效搜索的限制。传统方法使用逐步突变堆叠，而机器学习方法需要广泛的...
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
Efficient Privacy Loss Accounting for Subsampling and Random Allocation
我们考虑采样方案的隐私放大属性，其中用户的数据在从 t 个步骤的序列（或集合）中随机且均匀选择的 k 个步骤中使用。这种采样方案最近已应用于差分私有优化（Chua et al., 2024a；Choquette-Choo et al., 2025）和通信高效的高维私有聚合（Asi et al., 2025）的背景下，它被证明比标准泊松采样具有效用优势。对这种抽样方案的理论分析（Feldman & Shenfeld，2025；Dong 等人，2025）得出……
RTX’s Pratt & Whitney invests more than $100M to expand MRO footprint in the U.S.
新闻稿 德克萨斯州、佛罗里达州和阿肯色州站点的扩建将提高 GTF 维护能力 RTX 业务 Ratt & Whitney 正在德克萨斯州欧文的三个维护、修理和大修 (MRO) 站点投资超过 1 亿美元；佛罗里达州西棕榈滩；和阿肯色州斯普林代尔。作为持续努力提高维护能力的一部分 [...]
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
