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本文识别了学习动力学模型中的'时间信用稀释'现象，其中全局读出关注的是虚假相关性而非短暂的物理事件。它提出了CREST，一种无需训练的方法，通过事件核心估计重新锚定池化表示，提高了分布外鲁棒性。
OpenAI 推出了一种使用深度生成模型在时间段上学习复杂非线性系统动力学的方法，能够实现稳定的长期预测和可微分的轨迹优化以进行基于模型的控制。