多模态大模型

Scaling GUI Agents with Visual State Transitions

通过视觉状态转换扩展 GUI 智能体

Xiangyan Liu, Kaixin Li, Haonan Wang, Biao Wu, Meng Fang, Longxu Dou, Chao Du, Michael Qizhe Shieh, Tianyu Pang

机构 * NUS（新加坡国立大学） ； Sea AI Lab（Sea人工智能实验室） ； UTS（悉尼科技大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过状态转换预训练扩展 GUI 智能体，联合优化逆动力学和正向动力学预训练统一多模态模型，在桌面和移动 GUI 场景基准测试中优于基线，联合动力学优化有稳定改进，下游性能随转换数据量提升。

SimBEV2X: A Large-Scale Dataset and Data Generation Tool for Multi-Task Vehicle-to-Everything Cooperative Perception

SimBEV2X：用于多任务车联网协同感知的大规模数据集与数据生成工具

Goodarz Mehr, Sepideh Gohari, Montasir Abbas, Azim Eskandarian

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对V2X协同感知算法发展受限问题，介绍基于CARLA模拟器的SimBEV2X数据生成工具及数据集，通过它建立基线并提出CoBEVFusion架构，实现上下文感知多智能体特征聚合，性能优越。

Comments Submitted to IEEE for review

Embodied GPT-5.1: Evidence of a World Model?

具身化GPT-5.1：世界模型的证据？

Roberto Spinelli, Thiago C. Martins

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探索无实体化训练的GPT-5.1能否控制物理移动机器人，通过低分辨率图像和离散动作集执行任务。它展现出空间推理等新兴能力，但也有效率和感知局限。结果挑战传统观点，促使深入研究大语言模型中物理理解相关问题。

Comments 6 pages, 16 figures. Published in the 2026 Brazilian Conference on Robotics (CROS)

Journal ref R. Spinelli and T. C. Martins, "Embodied GPT-5.1: Evidence of a World Model?," 2026 Brazilian Conference on Robotics (CROS), pp. 394-399, 2026

MOJITO: Modal Joint Learning for Unified End-to-End Autonomous Driving

MOJITO：用于统一端到端自动驾驶的模态联合学习

Zhijing Cheng, Xuancheng Zhang, Donglin Di, Lei Fan, Baorui Ma, Hao Li, Xun Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto（理想汽车） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对端到端自动驾驶系统问题，提出基于模态联合学习的MOJITO框架，去除级联接口，执行逐块模态联合注意力更新多模态特征，在数据集上取得新的最优成绩，展现出强大能力。

Beyond Sequential Interaction: Benchmarking Parallel Execution and Coordination for GUI Agents

超越顺序交互：GUI 智能体并行执行与协调的基准测试

Zedong Yu, Qianxing Li, Zhi Gao, Liuyu Xiang, Chenrui Shi, Yang Liu, Huiming Wu, Yujie Wei, Yuhao Fei, Yubo Fu, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； State Key Laboratory for General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，字节跳动公司人工智能研究院） ； China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究 GUI 智能体长周期任务扩展性差的问题，引入 ParaGUIBench 基准测试及 ParaGUI 智能体，通过实验证明并行执行能提升可分解长周期 GUI 任务的成功率与效率。

Comments 15 pages, 5 figures. Project page: https://github.com/pkgunboat/ParaGUIBench

ARdena: Scenario-driven control of real-time LLM agents

ARdena：实时大语言模型智能体的场景驱动控制

Luka Borozan, Domagoj Matijević

机构 * Faculty of Applied Mathematics and Informatics, University of Osijek Croatia（奥西耶克大学应用数学与信息学院，克罗地亚） ； Meet Intelligent Innovations LLC（Meet智能创新有限责任公司） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何在实时交互环境中控制大语言模型智能体行为，提出分层场景驱动的LLM控制框架，通过结构化提示实现运行时行为控制，在ARDena中实现该框架并评估，结果显示场景驱动提示能有效控制LLM智能体。

Comments 12 pages, 3 figures

Molt: A Scalable PyTorch-Native Training Framework for Agentic Reinforcement Learning

Molt：用于智能体强化学习的可扩展原生 PyTorch 训练框架

Jian Hu, Huiying Li, Hao Zhang, Binfeng Xu, Yifan Zhang, Shaokun Zhang, Hemil Desai, Michael Demoret, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Yi Dong

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对智能体强化学习中算法修改成本高的问题，提出原生 PyTorch 训练框架 Molt，其代码简洁，智能体是普通程序，通过异步循环训练策略，在全异步协议下性能与先进堆栈相当，且开源提供资源。

Comments tech report for Molt

MemTools: A Unified Research Framework for Interoperable Agent Memory

MemTools：用于可互操作智能体内存的统一研究框架

Chengfeng Zhao, Jinhui Chen, Sirui Liang, Shizhu He, Yequan Wang, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对智能体内存架构碎片化问题，提出MemTools框架，通过解耦组件与环境、规范生命周期、分离数据集与协议、提供统一接口，实现跨系统组件集成等功能，为智能体内存研究提供实用可扩展基础设施。

Comments Work in progress

Mi-Memory: A Lifecycle Memory Framework for Personal AI

Mi-Memory：一种用于个人人工智能的生命周期内存框架

Xule Liu, Hanlin Teng, Chao Li, Yanan Ni, Shuo Lu, Audrey Wang, Yijun Liu, Yunfei Wang, Xiaofeng Li, Xian Yi, Yuanfa Li, Kang Zhao, Jian Liang, Yuxuan Chen, Jinyuan Chen, Heng Qu, Kun Shao, Jian Luan

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对个人人工智能从聊天交互拓展至多设备持续服务的需求，提出Mi-Memory生命周期内存框架，围绕四个角色构建，通过共享审计合约及相关工件家族实现，经实例化角色在评估中取得一定成果，迈向可审计等特性的内存系统。

Comments Project page: https://darwin-agent.github.io/Mi-Memory/

Teach it to stop, not just to click

教它停止，而不仅仅是点击

Barada Sahu, Shivesh Pandey

机构 * Cabal AI ； Para AI 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体计算机使用强化学习中单次运行结果的误导性，通过验证器引导修复35B智能体，发现成功率受上游方差主导，修复能力分两层，框架级修复有条件，还发现自身过度断言，发布库用于k种子报告，首次进行多模态分段聚合策略内自蒸馏更新。

Comments 15 pages, 3 figures. Reliability protocol and library (cua_reliability), completion verifier, and leakage-free held-out plus bootstrap evaluation harness are open-source

Fourier Geometric Wind Power Forecasting with Numerical Weather Prediction

基于数值天气预报的傅里叶几何风力发电预测

Shiyuan Piao, Fan Zehui, Yang Liu, Hong Cheng, Juepeng Zheng, Jie Zhou, Fugee Tsung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Goldwind Science and Technology Co.,Ltd（金风科技股份有限公司） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对风力发电预测难题，提出多模态框架，整合SCADA数据与NWP预测。先分解输入特征，再用几何编码器和傅里叶神经算子建模，实验表明该模型优于现有基线，凸显基于物理设计的有效性。

Reward-Driven LLM Agent Workflows: Synthesizing POMDP Routing and Self-Correction for Autonomous Decision-Making

奖励驱动的大语言模型智能体工作流程：合成用于自主决策的部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）路由与自我修正

Amez Amanj Ali, Kuo-Kun Tseng

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM智能体应用挑战，设计优化工作流程，合成多种AI范式，引入POMDP路由和自我修正奖励模型，整合多模态输入与强化学习原则，实验显示相比主流基线任务成功率等提升24.5%，为自主系统AI技术开发提供参考框架。

Comments 29 pages, 1 table, native TikZ/pgfplots diagrams. Code available at https://github.com/01Amez/RLAW_Implementation

WeedExpert-R1: Incentivizing Botanical Reasoning in MLLMs with Reinforcement Learning for Precision Weed Grounding

WeedExpert-R1：通过强化学习激励多模态大语言模型进行精准杂草定位的植物推理

Zonglin Yang, Wei-Zhen Liang, Nevin Lawrence, Xin Qiao, Benjamin Riggan, Chi-En Chiang, Fuchen Li

机构 * University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） ； Panhandle Research and Extension Center（狭长地带研究与推广中心） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对精准杂草控制问题，提出通过可验证奖励学习视觉基础植物推理的WeedExpert-R1模型，利用特定合成管道生成数据微调，经群体相对策略优化训练。该模型在多种杂草测试中表现优异，优于同类模型，展现开放词汇能力和跨区域部署潜力。

Plover: Steering GUI Agents through Plan-Centric Interaction

Plover：通过以计划为中心的交互来操控图形用户界面代理

Madhumitha Venkatesan, Shicheng Wen, Jiajing Guo, Jorge Piazentin Ono, Liu Ren, Dongyu Liu

机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） ； Bosch Research North America（博世北美研究院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现实中GUI自动化难题，提出以计划为中心的Plover系统，通过规划器-执行器架构，支持多方式监督与修正，经形成性研究和评估表明，该系统能让GUI自动化更透明、可控与可适应，利于修复故障。

HyMobileAgent: Data-Environment Co-Scaling for Efficient GUI Agents

HyMobileAgent：用于高效GUI代理的数据-环境协同扩展

Hy Vision Team, Huawen Shen, Zhengyang Tang, Shangpin Peng, Liang Wu, Anran Zhang, Weinong Wang, Yiduo Guo, Chenxin Li, Zhengyao Fang, Yang Ding, Junyi Li, Fei Tang, Zheng Ruan, Yi Zhang, Xingran Zhou, Dingchen Yang, Sunqi Fan, Zhiyi Wan, Han Hu, Xin Lai, Pengyuan Lyu, Chengquan Zhang

机构 * PhoneWorld Mock App Factory（手机世界模拟应用工厂） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究移动GUI代理在数字环境中的运行，基于Hy3.0-VL-A3B构建HyMobileAgent，开发数据和环境协同扩展框架，集成多种机制和管道，提出渐进式训练方法，解决移动交互关键瓶颈。

AdaTurn: Budget-Aware Test-Time Scaling for Active Visual Perception Agents

AdaTurn：用于主动视觉感知智能体的预算感知测试时缩放

Susan Liang, Chao Huang, Filippos Bellos, Jing Bi, Jason J Corso, Chenliang Xu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； Univeristy of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究主动视觉感知智能体在不同预算下的任务执行问题，提出AdaTurn框架，通过强制答案DAPO等组件，根据预算调整智能体行为，提高低预算准确率，且能有效转移到多基准测试中。

Grounded world models in biological organisms and future embodied AI

生物有机体和未来具身人工智能中的基础世界模型

Giovanni Pezzulo, Davide Nuzzi, Marco D'Alessandro, Riccardo Proietti, Roberto Bottini, Paul Cisek

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨生物有机体中基础世界模型，通过五个神经回路例子揭示当前具身人工智能缺失的特征，如内在动力学作用等，还讨论了生物系统原则对未来具身人工智能的影响。

Hy-Embodied-VLM-1.0: Efficient Physical-World Agents

Hy-Embodied-VLM-1.0：高效的物理世界智能体

Ziyi Wang, Xumin Yu, Yongming Rao, Yonggen Ling, Yunheng Li, Oran Wang, Mingqi Gao, Yuchen Zhou, Yves Liang, Zuyan Liu, Yani Zhang, Rui Huang, Xiaoran Xu, Bowen Yuan, Yifu Yuan, Xu Tan, He Zhang, Yufei Huang, Shenghao Zhang, Hongsheng Wu, Han Hu, Zhengyou Zhang

机构 * Tencent Robotics X（腾讯Robotics X团队） ； Hy Vision Team（腾讯混元视觉团队） ； Futian Laboratory（福田实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究旨在构建物理世界具身智能体，介绍Hy-Embodied-VLM-1.0模型。定义以行动为中心的能力分类法，开发数据管道。基于特定主干和编码器构建模型，用专家混合架构提升效率。在多基准测试中性能出色，较上一代有显著提升，在具身智能任务中也表现强大。

Comments Tech Report. Code and models are open-sourced at https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Embodied

From World Action Models to Embodied Brains: A Roadmap for Open-World Physical Intelligence

从世界行动模型到具身大脑：开放世界物理智能路线图

Yuanzhi Liang, Xufeng Zhan, Haibin Huang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * IEEE 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对通用人工智能中物理世界推理行动的进展零散问题，提出以具身大脑为中心的物理智能协同进化路线图，利用世界行动模型等，通过物理框架、共享契约和闭环训练等构建模块化智能栈，推动物理智能发展。

Comments Ongoing work

NVAITC AI Scientist: A Governed End-to-End Research System -- A Hypertension GWAS Case Study

NVAITC人工智能科学家：一个受治理的端到端研究系统——以高血压全基因组关联研究为例

Eddie Huang, Ken Liao, Iven Fu, Yang-Hsien Lin, Chao-Shun Zhan, Andy Liao, Virginia Chen, Johnson Sun, Pika Wang, Richard Huang, Jiun-Cheng Jiang, Ting-Yuan Liu, Hsing-Fang Lu, Ray Y. Lee, Chi-Chou Liao, Simon See, Fuu-Jen Tsai

机构 * Department of Medical Research, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院医学研究部） ； Master Program for Digital Health Innovation, China Medical University（中国医药大学数字健康创新硕士项目） ； Laboratory for Statistical and Translational Genetics, RIKEN Center for Integrative Medical Sciences（理化学研究所综合医学科学中心统计与转化遗传学实验室） ； AI-Driven Genomic Medicine and Drug Discovery Lab, China Medical University Hospital（中国医药大学附设医院人工智能驱动的基因组医学与药物发现实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究以高血压GWAS为例，介绍受治理的端到端智能研究系统NAIS，其集成多种功能。通过真实数据验证，NAIS能支持生物医学发现，规划队列提取等，重现高血压基因座，在药物性肝损伤预测中也有成果，可产生与专家主导流程相当的输出。

Comments 22 pages, 6 figures, 4 tables

Affordance-Based Manipulation Planning with Text Goals and Sim-to-Real Generalisation via Real-to-Sim Image Conversion

基于文本目标和通过实到模拟图像转换实现从模拟到现实泛化的基于可供性的操纵规划

Solvi Arnold, Rin Karashima, Tadashi Adachi, Takafumi Mochizuki, Kimitoshi Yamazaki

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出基于可供性识别与动作效果预测的操纵规划系统，通过多模态目标匹配模块评估候选计划，能跟踪遮挡物体位置。还用图像转换模块辅助，分别评估模块性能并展示集成系统在模拟与硬件上的规划能力。

Comments 14 pages, 10 figures

Switch-Reasoner: Learn When to Think in Multitask Mixtures via Reinforcement Learning

Switch-Reasoner：通过强化学习在多任务混合中学习何时思考

Yiyang Fang, Pei Fu, Jinjie Li, Jian Liang, Wenke Huang, Ruijie Luo, Shaojie Zhang, Jian Luan, Yi R. Fung, Mang Ye

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Xiaomi Inc（小米公司） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对多模态大语言模型在异构多任务中“先思考后回答”范式的低效及训练后学习何时思考不稳定的问题，提出基于GRPO的Switch-Reasoner框架，通过双层调节机制实现推理模式自适应选择，实验验证其能减少不必要推理并平衡准确率与效率。

Aleena: Alignment Agent for Research Software Engineering Collaborations

Aleena：用于研究软件工程协作的对齐代理

Kshitij Dani, Cordero Core, Landung Setiawan, Carlos Garcia Jurado Suarez, Anshul Tambay, Vani Mandava, Anant Mittal

机构 * eScience Institute（eScience研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究软件协作中决策易失依据致相关人员心智模型不同，提出智能AI可支持对齐与跟踪。介绍开源的Aleena，以GitHub为协作平台，转化交互为结构化记录，揭示风险等，还阐述其动机、设计、原型及场景。

Comments 8 pages, 5 figures. AgenticSE @ KDD '26: Agentic Software Engineering (SE 3.0): The Rise of AI Teammates, KDD 2026 Workshop

HumAIN: Human-Aware Implicit Social Robot Navigation

HumAIN：人类感知的隐式社交机器人导航

Daeun Song, Nhat Le, Jeffrey Chen, Mohammad Nazeri, Amirreza Payandeh, Rohan Chandra, Reuth Mirsky, Ross Mead, Ling Xiao, Xuesu Xiao

机构 * Ewha Womans University（梨花女子大学） ； George Mason University（乔治梅森大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Tufts University（塔夫茨大学） ； Semio（Semio公司） ； Hokkaido University（北海道大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究提出HumAIN框架，通过知识蒸馏将隐式社交线索融入机器人导航规划。利用基于Transformer的教师模型学习强大表示，蒸馏到轻量级学生模型。实验表明该方法能有效提升轨迹预测指标，在资源受限平台实现类人导航意识。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

AgoraSim: A Hybrid Agent-Based Modeling Framework

AgoraSim：一个基于混合智能体的建模框架

Chung-Chi Chen

机构 * Human-Agent Ally Lab (HAA Lab)（人机协作实验室（HAA实验室）） ； National Institute of Informatics, Japan（日本国立信息学研究所） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型智能体模拟输出易被过度解读及难与社会动态比较的问题，提出AgoraSim框架，能将文本等解析为可编辑配置，运行混合智能体群体并比较场景，通过多种接口公开，助用户检查轨迹、比较假设及识别需验证的案例。

Image2Sim: Scaling Embodied Navigation via Generative Neural Simulator

Image2Sim：通过生成神经模拟器扩展具身导航

Zihan Wang, Seungjun Lee, Yinghao Xu, Gim Hee Lee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对具身导航缺乏优质交互环境的问题，提出Image2Sim实时神经模拟框架，通过解耦3D空间锚定与观察合成构建环境，能大规模生成相关数据，训练的导航模型在基准测试中有提升且可迁移，为具身导航提供实用训练基础。

Light-Omni: Reflex over Reasoning in Agentic Video Understanding with Long-Term Memory

Light-Omni：基于长期记忆的智能视频理解中的反射优于推理

Chang Nie, Jiaju Wei, Junlan Feng, Chaoyou Fu, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对智能视频理解中先进智能体依赖迭代推理成本高的问题，提出Light-Omni框架，通过双重上下文状态实现反射式轻量级视频理解，经实验验证其有效性，性能优于M3-Agent且能增强现有MLLMs。

Comments Project Page: https://clare-nie.github.io/Light-Omni

HiMe: Hierarchical Embodied Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Control

HiMe：用于长距离视觉-语言-动作控制的分层具身记忆

Li Ji, Siyin Wang, Pengfang Qian, Xiaopeng Yu, Yihai Tian, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉-语言-动作模型处理非马尔可夫任务的不足，提出HiMe分层具身记忆框架，解耦智能为高频执行器等，引入动态知识系统，平衡实时执行与思考规划冲突，提升长距离任务成功率。

Embodied Operators and Benchmarking: Toward Reusable and Deployable Embodied Intelligence Systems

具身算子与基准测试：迈向可复用和可部署的具身智能系统

Junwu Xiong, Jiaxuan Gao, Wei Chai, Renxing Chen, Yuzhen Li, Yu Guo, Yucheng Guo, Mingxi Luo, Wenyang Ma, Yiyun Mou, Yifei Zhang, Chen Zhou, Yongjian Guo

机构 * JDT ； Tsinghua University（清华大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究具身智能系统中可复用功能模块即具身算子，明确其定义边界、构建分类法，提出多维度基准框架，探讨加速及挑战，为具身智能系统提供基础。

CLEAR: Closed-Loop Reinforcement Learning at Scale for End-to-End Autonomous Driving

CLEAR：用于端到端自动驾驶的大规模闭环强化学习

Yunxiao Shi, Hong Cai, Mohammad Ghavamzadeh, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究端到端自动驾驶，针对现有基于视觉语言动作模型的策略多采用模仿学习致闭环规划性能欠佳的问题，提出CLEAR系统，用强化学习进行闭环训练，设计异构管道增加并行模拟环境数量，性能优于先前方法。