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AI 大模型

多模态大模型

跨文本、图像、视频、音频等模态的大模型与学习方法。

共收录 4884 信号源:cs.CV, cs.CL, cs.AI, cs.MM, eess.AS

1. 其他多模态 4884 篇

2605.21053 2026-05-21 cs.RO 50%

Perception of Social Robots as Communication Partners in Healthcare for Older Adults

在医疗领域中老年人对社交机器人作为交流伙伴的感知

Hana Yamamoto, Carlotta Julia Mayer, Charlotte Raithel, Theresa Buchner, Christian Werner, Yasuhisa Hirata, Monika Eckstein, Katja Mombaur

机构 * Institute for Anthropomatics and Robotics(人机学与机器人研究所) Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院) Department of Robotics(机器人系) Tohoku University(东北大学) Institute of Medical Psychology(医学心理学研究所) Heidelberg University(海德堡大学) Institute of Psychology(心理学研究所)

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 研究探讨了社交机器人在医疗领域中作为交流伙伴的有效性,以及积极提示对交互效果的影响,发现机器人与人类交互时压力水平无显著差异,且机器人能被接受为有效的交流伙伴,有助于减轻护理人员负担。

Comments 31 pages, 10 figures, Under review at International Journal of Social Robotics

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2605.20030 2026-05-21 cs.LG math.OC 50%

Take It or Leave It: Intent-Controlled Partial Optimal Transport

Take It or Leave It: Intent-Controlled Partial Optimal Transport

Salil Parth Tripathi, Bertrand Chapron, Fabrice Collard, Nicolas Courty, Ronan Fablet

机构 * OceanDataLab Ifremer Université Bretagne Sud(布列塔尼大学) IMT Atlantique(IMT阿蒂提斯)

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出了一种意图控制的局部最优传输(IC-POT),通过引入点wise拒绝成本替代全局拒绝机制,解决了在应用中需要更结构化的点wise拒绝机制的问题,并展示了其在正样本无标签学习和开放部分领域适应中的实际应用价值。

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2605.19894 2026-05-20 math.PR math.ST stat.TH 50%

Sharp Spectral Thresholds for Multi-View Spiked Wigner Models

多视图尖峰威格纳模型的尖峰谱阈值

Xiaodong Yang, Subhabrata Sen, Yue M. Lu

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文研究了多视图尖峰威格纳模型,通过线性化近似消息传递(AMP)方法推导出潜在线性尖峰的谱估计器,并给出了其谱的显式尖峰阈值公式,证明当SNR(λ,B)等于1时,线性化AMP方法达到信息论弱恢复阈值。

Comments 67 pages, 2 figures

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2605.19520 2026-05-20 astro-ph.GA 50%

A Value-added Physical Properties Catalog for Low-redshift Galaxies from DESI Legacy Imaging Surveys DR10

从DESI遗产成像调查DR10获得低红移星系的价值增加物理性质目录

Shirui Wei, Changhua Li, Yanxia Zhang, Chenzhou Cui, Jinghang Shi, Wujun Shao, Zihan Kang, Yongheng Zhao, Maoyuan Huang

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种多模态深度学习模型,通过整合光学成像与光度目录特征,估算低红移星系的恒星形成率、恒星质量及氧丰度,为大规模星系研究提供价值增加的物理性质目录。

Comments 21 pages, 6 figures, 9 tables. Published in ApJS

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2605.18698 2026-05-19 cs.HC 50%

Contextualized Dynamic Explanations: A Vision

上下文化动态解释:一种愿景

Zhicheng Liu, Jason H Li, Greg Briskin

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于动态受众模型和预定义沟通意图的上下文化动态解释(CODEX)方法,旨在通过自主代理生成多模态信息界面,提升数据驱动解释的效果。

Comments 1st Workshop on GenAI, Agents, and the Future of VIS, 2025

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2605.18311 2026-05-19 cs.HC 50%

Distorted Perspectives of LLM-Simulated Preferences: Can AI Mislead Design?

LLM模拟偏好中的扭曲视角:AI是否能误导设计?

Eduard Kuric, Peter Demcak, Matus Krajcovic

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本研究探讨了LLM驱动的模拟方法所表达的设计偏好与真实用户偏好的一致性,发现LLM模拟在多个操纵下均存在系统性差异,其合成解释缺乏真实深度和细微差别,主要通过关注通用属性、特定元素、详述和过度赞扬等模式来替代。

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2605.17808 2026-05-19 cs.LG stat.ML 50%

A Unified Framework for Data-Free One-Step Sampling via Wasserstein Gradient Flows

通过Wasserstein梯度流构建数据免费一步采样的统一框架

Chenguang Wang, Tianshu Yu

机构 * School of Data Science(数据科学学院) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于Wasserstein梯度流的数据免费一步采样的统一理论框架,展示了f-分歧度目标下诱导速度场的通用形式,并通过软欠覆盖功能理论推导了分歧度选择与质量运输几何之间的压缩-弹性恒等式,进一步扩展到Log-Variance分歧度,并通过KDE实现和归一化流路线实现了一步推断。

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2602.21426 2026-05-19 cs.LG stat.CO 50%

Proximal-IMH: Proximal Posterior Proposals for Independent Metropolis-Hastings with Approximate Operators

Proximal-IMH: 用于独立Metropolis-Hastings的近端后验提议

Youguang Chen, George Biros

机构 * Oden Institute for Computational Engineering and Sciences(奥登计算工程与科学研究所)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出了一种改进的独立Metropolis-Hastings算法,通过引入辅助优化问题来消除近似后验分布中的偏差,从而在保持精确模型的同时提高稳定性和采样效率。

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2605.16645 2026-05-19 math.ST cs.IT cs.LG math.IT stat.ML stat.TH 50%

Statistical Unlearning of Distributions: A Hypothesis Testing Approach

分布统计遗忘:一种假设检验方法

Aaradhya Pandey, Sanjeev Kulkarni

机构 * Princeton University(普林斯顿大学)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种分布统计遗忘框架,通过假设检验选择样本以减少不需要的分布影响,同时保持所需分布的性能,并分析了允许的编辑数据分布区域和帕累托前沿。

Comments Comments welcome

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2605.09994 2026-05-18 cs.DC cs.LG 50%

BatchWeave: A Consistent Object-Store-Native Data Plane for Large Foundation Model Training

BatchWeave: 一种用于大规模基础模型训练的一致对象存储原生数据平面

Ting Sun, Junjie Zhang, Xiao Yan, Songxin Zhang, Zhuoyang Song, Jingyi Xi, Zunyao Mao, Bingyi Jing, Jiaxing Zhang, Zejian Xie

机构 * Lionrock AI Lab, China Merchants Group, Hong Kong, China(狮岩人工智能实验室,中国商人集团,香港,中国) Wuhan University, Wuhan, China(武汉大学,武汉,中国) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China(香港中文大学(深圳))

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 BatchWeave通过版本化清单和条件对象写入协调批量发布、恢复和生命周期管理,提供一致的分布式基础模型训练数据平面,支持事务全局批量、去中心化适应提交算法,提升吞吐量和故障隔离能力。

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2605.13326 2026-05-14 stat.ME 50%

A Note on the Folding Test of Unimodality: limitation and improved alternative

关于单峰性折叠检验的注记:局限性与改进的替代方法

Colombe Becquart, Aurore Archimbaud, Anne M. Ruiz, Zaineb Smida

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文指出单峰性折叠检验在特定混合分布中存在系统性失效问题,提出双折叠检验以提升多峰检测能力。

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2601.21577 2026-05-14 cs.LG 50%

Collaborative Parameter Learning: Mitigating Forgetting via Parameter-Level Gradient Analysis

协同参数学习:通过参数级梯度分析缓解遗忘

Mutian Yang, Zisen Zhan, Yutong Chen, Haolin Li, Kaiwen Wang, Kaili Zheng, Yuguang Wang, Qi Wang, Jiandong Gao, Ji Wu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学电子工程系,北京,中国) Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center, Peking University, Beijing, China(北京大学医学部医学技术研究所,北京大学,北京,中国) College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China(东北大学信息科学与工程学院,沈阳,中国) College of AI, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学人工智能学院,北京,中国) Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Beijing, China(北京信息科学与技术国家研究中心,北京,中国)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出协同参数学习方法,通过分析参数级梯度相似性,识别冲突参数和协作参数,冻结冲突参数以减少遗忘,提升模型在多任务和多语言场景下的表现。

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2605.12341 2026-05-13 stat.ML cs.LG 50%

Multi-Variable Conformal Prediction: Optimizing Prediction Sets without Data Splitting

多变量符合预测:无需数据分割的预测集优化

Laura Lützow, Simone Garatti, Marco C. Campi, Lars Lindemann, Matthias Althoff

机构 * TU Munich & MCML, Germany(慕尼黑技术大学及MCML,德国) Politecnico di Milano, Italy(米兰理工学院,意大利) University of Brescia, Italy(布雷西亚大学,意大利) ETH Zürich, Switzerland(苏黎世联邦理工学院,瑞士)

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出多变量符合预测框架,通过统一预测集设计与校准为单优化问题,无需数据分割即可保证覆盖概率。RemMCP和RelMCP在椭圆和多模预测集中表现出更小的预测集大小和更低的方差。

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2605.09171 2026-05-13 cs.RO 50%

SHIELD: Scalable Optimal Control with Certification using Duality and Convexity

SHIELD:利用对偶性和凸性进行可扩展最优控制的认证方法

Hansung Kim, Siddharth H. Nair, Francesco Borrelli

机构 * Model Predictive Control Laboratory, UC Berkeley(模型预测控制实验室,加州大学伯克利分校) Nextracker Inc(Nextracker公司)

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 SHIELD通过减少决策变量维度和约束集,结合对偶性和强凸性,提供安全约束删除证书,加速算法并验证在复杂交通场景中的SMPC效果,实现高效可行的轻量MPC。

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2505.22873 2026-05-12 econ.GN q-fin.EC stat.ML 50%

Forecasting Residential Heating and Electricity Demand with Scalable, High-Resolution, Open-Source Models

利用可扩展、高分辨率、开源模型进行住宅供暖和电力需求预测

Stephen J. Lee, Cailinn Drouin

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出基于概率深度学习模型的高分辨率住宅供暖和非供暖电力需求预测框架,通过多模态建筑数据提升预测精度,相比ResStock模型在RMSE和WIS指标上均有显著提升。

Comments 11 pages, 4 figures, 2 tables. Published version (Energy and AI 24 (2026) 100726). Supplementary material available at the publisher: https://doi.org/10.1016/j.egyai.2026.100726

Journal ref Energy and AI 24 (2026) 100726

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2605.09198 2026-05-12 cs.HC 50%

Rushed by Discomfort, Trapped by Immersion: Users' Experiences and Responses to Privacy Deceptive Design in Commercial VR Applications

因不适而仓促,被沉浸所困:用户在商业VR应用中对隐私欺骗设计的体验与反应

Hilda Hadan, Michaela Valiquette, Lennart E. Nacke, Leah Zhang-Kennedy

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 研究探讨了商业VR应用中隐私欺骗设计对用户的影响,发现VR设计通过认知漏洞和身体疲劳引发用户接受侵入性数据披露,强调了体感因素在隐私保护VR设计中的重要性。

Comments 40 pages (including supplementary materials), 12 tables, 11 figures

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2604.21456 2026-05-12 cs.LG cs.RO 50%

Tempered Sequential Monte Carlo for Trajectory and Policy Optimization with Differentiable Dynamics

温控序贯蒙特卡洛用于具有可微动力学的轨迹和策略优化

Heng Yang

机构 * Harvard University(哈佛大学)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出温控序贯蒙特卡洛方法,用于在可微动力学下进行有限时间跨度的轨迹和策略优化,通过将控制器设计转化为推断问题,结合退火方案和哈密顿蒙特卡洛方法,提升采样效率和优化性能。

Comments Robotics: Science and Systems 2026

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2305.00207 2026-05-12 stat.AP stat.ME 50%

Mixed-Response State-Space Model for Analyzing Multi-Dimensional Digital Phenotypes

混合响应状态空间模型用于分析多维数字表型

Tianchen Xu, Yuan Chen, Donglin Zeng, Yuanjia Wang

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出混合响应状态空间模型,用于联合捕捉多维、多模态数字表型及其测量过程,通过有限的潜在状态时间序列,以应对多维数字表型数据中的混杂因素和变异。

Comments 59 pages, 14 figures, 8 tables

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2602.03331 2026-05-11 cs.LG 50%

Bayesian Conformal Prediction as a Decision Risk Problem

贝叶斯符合预测作为决策风险问题

Fanyi Wu, Veronika Lohmanova, Samuel Kaski, Michele Caprio

机构 * Department of Computer Science, University of Manchester(曼彻斯特大学计算机科学系) UKRI AI Centre for Doctoral Training in Decision Making for Complex Systems(UKRI人工智能博士培训中心(复杂系统决策)) Department of Computer Science, Aalto University(艾洛大学计算机科学系) ELLIS Institute, Finland(芬兰ELLIS研究所)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出贝叶斯符合预测(BCP),通过结合贝叶斯后验预测分布与PAC式符合风险控制,生成具有有限样本覆盖保证的预测集。BCP将符合预测转化为决策风险优化问题,扩展标准固定分位数阈值集为优化最高后验密度(HPD)预测集,提高效率并保持覆盖性。

Comments 22 pages, 8 figures. A previous version was accepted at the EIML Workshop at NeurIPS 2025

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2605.05836 2026-05-08 cs.HC 50%

Can providing feedback on gaze and mental-effort synchrony improve pair programming performance?

提供注视和心理努力同步的反馈能否提高配对编程表现?

Anahita Golrang, Kshitij Sharma

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文研究AI支持的反馈如何通过联合视觉注意和心理努力提升协作编程表现,探讨反馈时机对学习者与AI交互的影响。

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2605.01434 2026-05-05 cs.RO 50%

High-Speed, Scalable Sensor Readout for Dexterous Robotic Hands via Shift-Register Multiplexing

通过移位寄存器多路复用实现高吞吐量的可扩展传感器读取用于灵巧机械手

Jaehoon Kim, Lazaros Christoforidis, Michalis Papadakis, Victor Kartsch, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotics Lab, IRIS, D-MAVT, ETH Zurich(软机器人实验室,IRIS,D-MAVT,苏黎世联邦理工学院) Integrated Systems Laboratory, ETH Zurich(集成系统实验室,苏黎世联邦理工学院)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出一种基于串入并出移位寄存器原理的可扩展模拟传感器读取架构,支持异构模拟输出传感器的集成与扩展,实现高吞吐量的传感器数据采集,验证了其在机械手上的应用效果。

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2604.20052 2026-05-01 stat.CO 50%

Annealed Langevin Monte Carlo for Flow ODE Sampling

退火 Langevin 采样用于流 ODE 采样

Hanwen Huang

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出 ALMC-ODE 方法,通过退火 Langevin 链生成未归一化分布样本,尤其适用于多模态密度。该方法基于概率流 ODE,利用 Jarzynski 方案降低方差,理论分析证明了估计误差界。

Comments 25 pages, 3 figures

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2604.26911 2026-04-30 astro-ph.EP 50%

The tale of the 3 planets: 3D cloud feedback enhances the spectral diversity of warm Jupiters

三颗行星的故事:3D云反馈增强了暖木星的光谱多样性

Nishil Mehta, Vivien Parmentier, Xianyu Tan, Elspeth K. H. Lee, Tristan Guillot, Matthew M. Murphy, Thomas P. Greene, Thomas G. Beatty, Taylor J. Bell, Jonathan J. Fortney, Michael R. Line, Sagnick Mukherjee, Kazumasa Ohno, Everett Schlawin, Anastasia Triantafillides, Luis Welbanks, Lindsey S. Wiser

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 研究通过3D云反馈机制分析三颗暖木星的光谱差异,发现云层分布和重力影响导致光谱多样性,揭示了云输运、辐射传输和大气环流的耦合作用。

Comments Submitted to Astronomy & Astrophysics

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2604.24802 2026-04-29 cond-mat.stat-mech 50%

Thermoinformational State Construction: Generative Energies, Entropies, and H-Theorem Consistency

热信息态构建:生成能量、熵与H定理一致性

George-Rafael Domenikos, Lock Yue Chew, Victoria Leong

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文提出从测量微态数据构建热力学结构的框架,通过拟合玻尔兹曼型模型生成能量函数,并推导出与数据一致的熵函数,从而获得热力学一致的宏观描述。

Comments 13 page MAIN, 59 page Supplementary Material

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2604.23649 2026-04-28 cs.CR 50%

Rényi Pufferfish Privacy with Gaussian-based Priors: From Single Gaussian to Mixture Model

基于高斯先验的Rényi Pufferfish隐私:从单高斯到混合模型

Wenjin Yang, Ni Ding, Zijian Zhang, Zhen Li, Jing Sun, Jincheng An, Yong Liu, Liehuang Zhu

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文研究了基于高斯和高斯混合先验的Rényi Pufferfish隐私机制,推导了高斯扰动后的Rényi散度,提出了放松的闭式充分条件,并通过实验展示了其在隐私-效用权衡上的改进。

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2604.22911 2026-04-28 cs.RO 50%

RecoverFormer: End-to-End Contact-Aware Recovery for Humanoid Robots

RecoverFormer: 末端执行器感知的人形机器人恢复控制

Zihui Liu

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

专题命中 其他多模态 :multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出RecoverFormer,一种端到端的人形机器人恢复策略,通过学习切换恢复行为(如补偿步态、手-环境接触、质心重塑)实现鲁棒恢复,验证了其在多种扰动条件下的泛化能力。

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2604.22866 2026-04-28 cs.CR cs.ET 50%

Risk Models as Mediating Artifacts: A Postphenomenological Analysis of the CIIM Framework in Cybersecurity Practice

风险模型作为中介化 artifacts:对网络安全实践中 CIIM 框架的后现象学分析

Rommel Salas-Guerra

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文通过后现象学理论分析网络安全风险管理中的 CIIM 框架,探讨其作为中介化工具对安全实践者认知和行动的影响,提出'崩溃现象学'概念。

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2604.22812 2026-04-28 cs.CY cs.LG stat.AP 50%

Cross-Course Generalizability of SRL-Aligned Predictive Models Using Digital Learning Traces

基于数字学习轨迹的SRL对齐预测模型的跨课程泛化能力

Jakob Schwerter, Loreen Sabel, Judith Bose, Matthew L. Bernacki, Di Xu, Marko Schmellenkamp, Thomas Zeume, Philipp Doebler

机构 * Hector Research Institute of Education Sciences and Psychology, University of Tübingen(教育科学与心理学赫克托研究 institute,图宾根大学) TU Dortmund University(多特蒙德技术大学) University of North-Carolina, Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) University of California, Irvine(加州大学尔湾分校) Ruhr University Bochum(波鸿鲁尔大学)

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 研究通过分析多模态数字轨迹数据,评估SRL对齐模型在不同课程和机构中的预测性能,发现Elastic Net在跨情境泛化中表现更稳健,但模型泛化需谨慎考虑不同情境下的风险率差异。

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2604.15483 2026-04-28 cs.LG cs.RO 50%

$π_{0.7}$: a Steerable Generalist Robotic Foundation Model with Emergent Capabilities

$π_{0.7}$: 一种可定向的通用机器人基础模型与涌现能力

Physical Intelligence, Bo Ai, Ali Amin, Raichelle Aniceto, Ashwin Balakrishna, Greg Balke, Kevin Black, George Bokinsky, Shihao Cao, Thomas Charbonnier, Vedant Choudhary, Foster Collins, Ken Conley, Grace Connors, James Darpinian, Karan Dhabalia, Maitrayee Dhaka, Jared DiCarlo, Danny Driess, Michael Equi, Adnan Esmail, Yunhao Fang, Chelsea Finn, Catherine Glossop, Thomas Godden, Ivan Goryachev, Lachlan Groom, Haroun Habeeb, Hunter Hancock, Karol Hausman, Gashon Hussein, Victor Hwang, Brian Ichter, Connor Jacobsen, Szymon Jakubczak, Rowan Jen, Tim Jones, Gregg Kammerer, Ben Katz, Liyiming Ke, Mairbek Khadikov, Chandra Kuchi, Marinda Lamb, Devin LeBlanc, Brendon LeCount, Sergey Levine, Xinyu Li, Adrian Li-Bell, Vladislav Lialin, Zhonglin Liang, Wallace Lim, Yao Lu, Enyu Luo, Vishnu Mano, Nandan Marwaha, Aikys Mongush, Liam Murphy, Suraj Nair, Tyler Patterson, Karl Pertsch, Allen Z. Ren, Gavin Schelske, Charvi Sharma, Baifeng Shi, Lucy Xiaoyang Shi, Laura Smith, Jost Tobias Springenberg, Kyle Stachowicz, Will Stoeckle, Jiaming Tang, Jimmy Tanner, Shalom Tekeste, Marcel Torne, Kyle Vedder, Quan Vuong, Anna Walling, Haohuan Wang, Jason Wang, XuDong Wang, Chris Whalen, Samuel Whitmore, Blake Williams, Charles Xu, Sukwon Yoo, Lili Yu, Wuming Zhang, Zhuoyang Zhang, Ury Zhilinsky

机构 * Physical Intelligence

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 $π_{0.7}$通过多样化的上下文条件训练,实现跨环境任务执行与零样本泛化,支持多阶段任务和复杂操作,如咖啡机操作,性能媲美专门强化学习微调模型。

Comments Website: https://www.pi.website/blog/pi07

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2602.07825 2026-04-28 stat.ME 50%

Estimation Strategies for Causal Decomposition Analysis with Allowability Specifications

可允许性规范下的因果分解分析估计策略

John W. Jackson, Ting-Hsuan Chang, Aster Meche, Trang Q. Nguyen

专题命中 其他多模态 :multimodal(abstract)

AI总结 本文探讨了因果分解分析在可允许性规范下的估计策略,提出新的估计方法以解决密度建模挑战,并通过模拟研究和实际数据验证其有效性。

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