机器人 / 具身智能

SLAC: Safe and Efficient Real-Robot Reinforcement Learning via Unsupervised Simulation Pre-Training

SLAC：通过无监督模拟预训练实现安全高效的真实机器人强化学习

Jiaheng Hu, Peter Stone, Roberto Martín-Martín

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人技术） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决高自由度机器人强化学习难题，提出SLAC方法，利用低保真模拟器预训练潜在动作空间，通过定制无监督方法训练并用于新型离策略算法，在双手移动操纵任务中达领先性能，高效学习复杂任务。

Comments Preliminary version at CoRL 2025

ToolVerse: Unlocking Massive Environments and Long-Horizon Tasks for Agentic Reinforcement Learning

ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务

Shuaiyu Zhou, Fengpeng Yue, Zengjie Hu, Yuanzhe Shen, Chenyang Zhang, feng hong, Cao Liu, Ke Zeng

机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。

Physics-enhanced reinforcement learning for real-time optimal control of dynamical systems

用于动态系统实时最优控制的物理增强强化学习

Matteo Tomasetto, Nicolò Botteghi, Gabriele Bruni, Andrea Manzoni

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； MOX - Department of Mathematics, Politecnico di Milano（米兰理工大学数学MOX系） 纠错

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

AI总结 研究针对高维和参数化动态系统控制，提出物理增强强化学习（PEARL）范式，利用其动力学可微性，采用演员-伴随算法，经实验验证该方法能减少环境交互、样本效率高、可泛化并能扩展到高维空间。