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本文提出了一种面向AI生成的望远镜调度决策的多级验证与可追溯性框架,融合数据引用验证、逻辑一致性检查和观测约束,以提高高可靠性天文观测任务中决策的可执行性与可靠性。
本文提出了一种验证AI预测物理可接受性的方法,通过一个包含运动学和动力学条件的预测-控制接口来实现。在LeRobot PushT任务上,该方法展示了过滤无效提议的高精度。