机器人 / 具身智能

FlowDAgger: Human-in-the-Loop Adaptation of Generative Robot Policies in Latent Space

FlowDAgger：在潜在空间中对生成式机器人策略进行人工参与的自适应调整

Michael Murray, Daphne Chen, Simran Bagaria, Dean Fortier, Tess Hellebrekers, Galen Mullins, Harshavardhan Gajarla, Oier Mees, Maya Cakmak, Andrey Kolobov

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 研究针对预训练生成式机器人策略在实际部署中出现的问题，提出FlowDAgger方法，通过动作反转从人工干预获取监督，在模拟及现实操纵中评估，该方法优于基线且能保留预训练技能，为机器人基础模型自适应调整提供实用路径。

WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time

WAM-TTT：在测试时通过观察人类行为来引导世界行动模型

Yusen Feng, Bingchen Han, Jiangran Lyu, Kai Liu, Yixin Zheng, Yuxuan Wan, Weiheng Liu, Sun Han, Ruiqin Li, Yulong Zhang, Fangfu Liu, Xuesong Shi, Libin Liu, Yizhou Wang, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； CASIA（中国科学院自动化所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究旨在解决引导机器人基础模型的难题，提出WAM-TTT框架，通过自监督视频预测吸收人类视频到自适应内存，经元训练阶段对齐人机行为，测试时仅用未标记人类视频，实现高效可重复引导且优于基线。

Act, Sense, Act: Learning Active Perception from Large-Scale Egocentric Human Data

行动、感知、行动：从大规模自我中心人类数据中学习主动感知

Jialiang Li, Yi Qiao, Yunhan Guo, Changwen Chen, Wenzhao Lian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（人工智能学院，上海交通大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究如何让机器人在无约束环境中实现可泛化操作，提出CoMe - VLA框架，利用大规模人类自我中心数据学习主动感知，集成认知辅助头和双轨记忆系统，经三个阶段训练模型，实验证明该方法在多场景长期任务中有强鲁棒性和适应性。