机器人 / 具身智能

LaST-R1: Reinforcing Robotic Manipulation via Adaptive Physical Latent Reasoning

LaST-R1：通过自适应物理潜在推理强化机器人操作

Hao Chen, Jiaming Liu, Zhonghao Yan, Nuowei Han, Renrui Zhang, Chenyang Gu, Jialin Gao, Ziyu Guo, Siyuan Qian, Yinxi Wang, Peng Jia, Shanghang Zhang, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院） ； Simplexity Robotics Project（Simplexity机器人项目） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(title,abstract)；manipulation(title)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出LaST-R1，一种基于强化学习的后训练框架，通过联合优化潜在推理过程和动作生成，提升机器人在动态环境中的适应性和泛化能力。

Teaching Metric Distance to Discrete Autoregressive Language Models

向离散自回归语言模型传授度量距离

Jiwan Chung, Saejin Kim, Yongrae Jo, Jaewoo Park, Dongjun Min, Youngjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； LG AI Research（LG AI研究院） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出DIST2Loss，通过奖励加权分布替代one-hot目标，提升离散自回归模型的数据效率和跨领域表现，应用于视觉 grounding、机器人操控、奖励建模和向量量化图像生成。

AdaGamma: State-Dependent Discounting for Temporal Adaptation in Reinforcement Learning

AdaGamma：强化学习中时序适应的状态依赖折扣

Yaomin Wang, Jianting Pan, Ran Tian, Xiaoyang Li, Yu Zhang, Hengle Qin, Tianshu YU

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

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

AI总结 AdaGamma通过学习状态依赖折扣函数和回报一致性目标，改进了深度强化学习中的状态依赖折扣方法，在连续控制基准和京东物流平台实现显著提升。

Comments 22 pages, 9 figures

A Measure-Theoretic Finite-Sample Theory for Adaptive-Data Fitted Q-Iteration

一种适应数据拟合Q迭代的测度论有限样本理论

Manuel Haussmann, Mustafa Mert Çelikok, Melih Kandemir

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种统一的理论框架，用于在一般可测Borel空间上分析拟合Q迭代，通过结合测度论概率与Banach空间中的Bellman算子收缩，提供有限样本适应数据性能界，并首次为连续空间中的FQI提供累积路径在线遗憾保证。

Comments preprint

LANTERN: LLM-Augmented Neurosymbolic Transfer with Experience-Gated Reasoning Networks

LANTERN：基于大语言模型的神经符号迁移与经验门控推理网络

Mahyar Alinejad, Yue Wang, Amrit Singh Bedi, George Atia

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 LANTERN通过生成自动机、语义聚合和自适应门控方法，实现多源神经符号迁移，提升样本效率和鲁棒性。

Boosting Reasoning in Large Multimodal Models via Activation Replay

通过激活回放提升大多模态模型的推理能力

Yun Xing, Xiaobin Hu, Qingdong He, Jiangning Zhang, Shuicheng Yan, Shijian Lu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云图实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文通过激活回放方法提升大模型的多模态推理能力，通过操控低熵激活来增强推理性能，验证了该方法在数学、视觉代理和视频推理等场景中的有效性。

Comments CVPR 2026