Talk预告 | 纽约州立大学布法罗分校杜奇蔚：面向长程机器人任务的高效神经符号规划

本期为TechBeat人工智能社区第779期线上Talk。

北京时间7月9日(周四) 20:00，纽约州立大学布法罗分校博士生杜奇蔚的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是：面向长程机器人任务的高效神经符号规划。届时他将介绍如何结合神经网络的预测能力与符号逻辑的严谨性，在保证极高成功率的同时，大幅加速机器人的长程任务规划，助其高效完成真实世界复杂决策。

Talk·信息

主题：面向长程机器人任务的高效神经符号规划

嘉宾：纽约州立大学布法罗分校·博士生 - 杜奇蔚

时间：北京时间7月9日(周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

面对复杂场景中的海量物体与逻辑约束，传统机器人任务规划常遭遇“组合爆炸”，而大模型则存在幻觉与高延迟。本次分享将介绍如何结合神经网络的预测能力与符号逻辑的严谨性，在保证极高成功率的同时，大幅加速机器人的长程任务规划，助其高效完成真实世界复杂决策。

Talk大纲

1. 背景引入：

机器人任务规划的定义，以及传统符号规划器与大语言模型在面对大规模复杂任务时的局限性（组合爆炸、幻觉、高延迟）。

2. 前置工作分析：

介绍基于神经符号学习的baseline PLOI，及其在处理复杂任务时因“误删重要object”导致陷入死锁的缺陷。

3. 核心方法 Flax：

引入Neuro-Symbolic Relaxation机制，优化失败恢复流程，大幅提高求解成功率和规划速度。

4. 进阶方法 iFlax：

将object重要性评估转化为双层优化问题，解决训练与推理间的Exposure Bias，提升预测准确性，进一步提高求解成功率和规划速度。

5. 实验验证与演示：

在仿真环境与真实“机器狗+机械臂”平台上执行复杂长程移动操作任务的效果展示与定量结果对比。

6. 未来展望：

探讨迈向通用机器人的发展方向，讨论“苦涩的教训（Bitter Lesson）与结构化设计的关系”，并展望“模块化系统+大模型”在构建自我修正、自我进化机器人中的核心价值。

Talk·预习资料

[1] Planning with Learned Object Importance in Large Problem Instances using Graph Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/2009.05613

[2] Fast Task Planning with Neuro-Symbolic Relaxation 论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.15975 项目主页：https://sairlab.org/flax/

[3] Neuro-Symbolic Learning for Long-Horizon Task Planning Under Complex Logical Constraints 论文链接：https://arxiv.org/abs/2606.06877 项目主页：https://sairlab.org/iflax/

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Talk·嘉宾介绍

杜奇蔚

纽约州立大学布法罗分校·博士生

杜奇蔚，现为纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程系博士生，隶属于 Spatial AI & Robotics Lab，师从 Chen Wang 教授。研究方向主要集中在神经符号AI、机器人任务与运动规划，重点探索如何结合符号推理、神经网络学习与真实机器人系统，提升机器人在带有复杂逻辑约束的长程移动操作任务中的自主规划效率与鲁棒性。 相关研究成果发表于 RA-L、IJRR、NeurIPS、RSS 等学术期刊与会议，并担任 T-RO、RA-L、CoRL、IROS 等学术期刊及会议审稿人。 2024年以专业综合排名第一的成绩本科毕业于同济大学计算机科学与技术专业，获布法罗大学 Presidential Fellowship。此前曾于美国东北大学和卡内基梅隆大学担任研究助理。

立足全球视野，深耕学术沃土，五位青年教授的线上闭门交流

北京时间7月15日(周三) 晚20:00截止报名

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-The End-

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