机器人 / 具身智能

Self-CriTeach: LLM Self-Teaching and Self-Critiquing for Improving Robotic Planning via Automated Domain Generation

Self-CriTeach: LLM 自我教学与自我批评用于通过自动领域生成提升机器人规划

Jinbang Huang, Zhiyuan Li, Yuanzhao Hu, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Xingyue Quan, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Self-CriTeach框架，通过LLM自动生成符号规划领域，用于自我教学生成规划问题-计划对及自我批评生成结构化奖励信号，提升机器人规划性能与泛化能力。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents

Qwen-AgentWorld: 通用智能体的语言世界模型

Yuxin Zuo, Zikai Xiao, Li Sheng, Fei Huang, Jianhong Tu, Yuxuan Liu, Tianyi Tang, Xiaomeng Hu, Yang Su, Qingfeng Lan, Yantao Liu, Qin Zhu, Yinger Zhang, Bowen Yu, Haiquan Zhao, Haiyang Xu, Jianxin Yang, Jiayang Cheng, Junyang Wang, Lianghao Deng, Mingfeng Xue, Tianyi Bai, Yang Fan, Yubo Ma, Yucheng Li, Zeyu Cui, Zhihai Wang, Zhihui Xie, Zhuorui Ye, An Yang, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Ning Ding

机构 * Qwen Team（Qwen团队） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：world model(title,abstract)

AI总结 提出基于语言模型的世界模型Qwen-AgentWorld，通过三阶段训练（CPT、SFT、RL）模拟7个领域的智能体环境，并构建AgentWorldBench基准，实验表明其显著优于现有模型，且能作为环境模拟器和智能体基础模型提升下游性能。

MinInter: Minimizing Trajectory Interpolation During Data Augmentation for Imitation Learning

MinInter：在模仿学习的数据增强中最小化轨迹插值

Qingyang Wang, Xingang Liu, Changwei Yao, Zikai Ouyang, Junwei Liu, Haibo Lu, Wei Zhang

机构 * School of Automation and Intelligent Manufacturing, Southern University of Science and Technology（南方科技大学自动化与智能制造学院） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出MinInter方法，通过选择需要最少插值的源演示来生成高质量合成轨迹，在MimicGen基准的12个操作任务中显著提升数据生成成功率和策略成功率。

Comments Accepted by IEEE CASE 2026