扩散模型的可控生成与引导
Score-Based扩散模型中表明可利用训练中不可获得的信息调节生成过程。这是因为conditional reverse-time SDE可高效的从unconditional分数中估计。为了实现可控生成，通常需要进行引导。接下来，详细介绍该两部分内容。
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扩散模型解决RL问题(一)
在解决控制任务时，RL呈现出样本效率低和模型表达能力有限的问题。为了提升RL的表达能力，一系列工作尝试把扩散模型与RL相结合。本篇文章主要介绍对于offline RL数据集，如何利用扩散模型解决RL问题，以及如何处理下游任务？
生成式AI与RL相遇
在Tutorial《Generative AI Meets Reinforcement Learning》中，讨论了如何把生成模型视为RL智能体与环境，以及如何把RL视为生成式建模？那么，生成式AI与RL之间会碰撞出什么样的火花呢？
BFMs：行为基础模型的SF与FB表示
行为基础模型(Behavior Foundation Model)是一种用于在动态环境中控制智能体行为的基础模型。BFMs通常在广泛的行为数据中进行训练，从而编码广泛的行为模式。这种特性使模型很容易泛化到不同的任务、上下文、或环境，证明了多样和自适应的行为生成能力。与VLA不同，BFMs直接控制智能体的行为，且主要为Humanoids设计的。
对于BFMs，首次提出于《Fast Adaptation with Behavioral Foundation Models》，其利用forward-backward表示框架构建行为基础模型，该框架不仅学习了基本特征，还学习了 successor features。接下来，对forward-backward表示和successor features进行详细的介绍。
世界模型是什么？
The image of the world around us, which we carry in our head, is just a model. Nobody in his head imagines all the world, government or country. He has only selected concepts, and relationships between them, and uses those to represent the real system. —Jay Wright Forrester
以上是系统动力学之父对mental model或world model的描述。
EvoRL(二)：EPO算法
之前，《EvoRL(一)：为什么要演化算法与RL结合？》描述了演化算法与RL的结合是为了提升智能体的探索能力。接下来，介绍一下两者结合的《Evolutionary Policy Optimization》算法。