北京
本期为TechBeat人工智能社区第800期线上Talk。
北京时间10月22日(周四) 20:00，威斯康星大学博士生邓云甫的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是：BIFROST - 从行为预测到机器人跨域泛化。届时他将从 Action World Model 与 State Abstraction 的基础出发，介绍 BIFROST 如何通过行为相似性学习跨域一致的潜在表征，并结合理论分析与真实机器人实验，探讨仿真到现实迁移中的应用。
Talk·信息
主题：BIFROST - 从行为预测到机器人跨域泛化
嘉宾：威斯康星大学·博士生- 邓云甫
时间：北京时间10月22日(周四) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
本次分享以机器人跨域迁移中的表征学习为主线，从行动世界模型的基本要素出发，探讨如何通过历史观测、奖励预测与潜在动力学学习任务相关的状态抽象。进一步以 BIFROST 为例，介绍如何利用行为相似性构建跨域一致的潜在表征，并结合理论分析与真实机器人实验，展示其在仿真到现实迁移中的应用。
Talk大纲
1. 研究背景与动机
2. Action World Model 与 State Abstraction 基础
3. BIFROST 跨域表征学习方法
4. 理论分析与实验验证
5. 总结与未来展望
Talk·预习资料
[1] IROS 2026 | BIFROST: Bridging Invariant Feature Representation for Observation-space Sim2Real Transfer 论文链接： https://arxiv.org/abs/2607.01410 项目主页： https://yfdeng.com/bifrost/
[2] NeurIPS 2025 | A Generalized Bisimulation Metric of State Similarity between Markov Decision Processes: From Theoretical Propositions to Applications 论文链接： https://arxiv.org/abs/2509.18714
[3] Approximate information state for approximate planning and reinforcement learning in partially observed systems 论文链接： https://arxiv.org/abs/2010.08843
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Talk·嘉宾介绍
邓云甫
威斯康星大学·博士生
邓云甫是威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学博士生，师从 Josiah Hanna 教授。此前，他曾在三菱电机研究所（MERL）、字节跳动 Seed Robotics 和 DiDi Labs 担任研究实习生，在罗格斯大学担任研究助理，并曾任中国科学院深圳先进技术研究院助理工程师。他的研究聚焦机器人学习与强化学习，主要包括世界模型、状态抽象、仿真到现实迁移和离线策略评估，探索如何在有限真实世界交互条件下实现可靠的机器人策略学习、评估与部署。相关研究成果发表于 NeurIPS、CoRL、ICRA、IROS 和 IEEE RA-L 等会议与期刊，曾担任 ICRA、IROS、CoRL、RLC 和 IEEE RA-L 等会议与期刊的审稿人。
-The End-
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