机器人 / 具身智能

GIRL: Generative Imagination Reinforcement Learning via Information-Theoretic Hallucination Control

GIRL：通过信息论幻觉控制实现生成性想象强化学习

Prakul Sunil Hiremath

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Visvesvaraya Technological University (VTU), Belagavi, India（维斯瓦拉亚科技大学计算机科学与工程系，贝拉加维，印度） ； Aliens on Earth (AoE) Autonomous Research Group, Belagavi, India（地球外星人自主研究组，贝拉加维，印度） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG；world model(comments)

AI总结 GIRL通过引入跨模态锚定信号和不确定性适应信任区域瓶颈，解决模型误差累积导致的轨迹漂移问题，提升长周期任务的样本效率和回报性能。

Comments 20 pages, 2 figures, 7 tables; reinforcement learning, world models

WebArbiter: A Principle-Guided Reasoning Process Reward Model for Web Agents

WebArbiter: 一种基于原则的推理过程奖励模型用于网络代理

Yao Zhang, Shijie Tang, Zeyu Li, Zhen Han, Volker Tresp

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出WebArbiter，一种基于原则的推理过程奖励模型，用于网络导航任务。该模型通过文本生成产生结构化的解释，以指导任务完成。通过两阶段训练流程，提升模型的泛化能力，并在WebPRMBench基准测试中优于现有方法。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026. Extended version with additional experiments