物理泛化

DreamSAC：通过对称性探索学习哈密顿世界模型

DreamSAC: Learning Hamiltonian World Models via Symmetry Exploration

用自监督对比目标从视角相关的原始像素中提取不变物理状态，可作为视觉表征学习的一种思路：把守恒律/对称性作为监督信号，提升模型对未见物理属性的外推能力。