arXiv · cs.RO官方发布· Yang Wang, Hongxuan Liu, Xinghui Xu, Arjun Menon, Xiaoran Cai, Yunyu He, Alex Tarvo, Jingzong Zhou, Mengzhong Ma, Xinpeng Wei, Yi Yu, Shaobo Wang, Cheng Peng, Aoran Jiao, Alexei Korolev, Yanyan Zhang, Kai Ye, Xinpeng Li, Chengquan Guo, Jingjing Fu, Nicholas Bai, Yongjun He, Junru Ren, Silei Ren, Mohamad Louai Shehab, Keshu Cai, Nathaniel Dennler, Traian Tus, Gaoyue Zhou, Abdullah Garra, Mason Nakamura, George Ortiz, Marius Urbanas, Lars Johannsmeier, Rohit Sharma, Suraj Deshmukh, Michael Spranger, Vinayak Gupta, Xu Chen, Ashis G. Banerjee, Yuxiang Feng, Yoshua Bengio, Peng Qi·· 3 小时前AI 评分38
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迈向可信物理智能：覆盖全生命周期的理论与实践框架
Towards Trustworthy Physical Intelligence: From Theory to Practice Across Life Cycle
AI 导读 · 根据来源整理
针对现有可信AI框架主要面向数字系统、难以覆盖物理安全与信息物理安全等挑战的问题，该论文为理解、操作化和治理可信物理智能构建基础。作者刻画了物理智能的基本能力，分析物理定律与原理在AI中的作用及相关挑战，提出覆盖五个核心阶段的端到端物理智能生命周期统一结构及T-PAIO操作化框架，并制定T-PAI原则作为综合关键可信维度的理论框架。
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