机器人 / 具身智能

TOPReward: Token Probabilities as Hidden Zero-Shot Rewards for Robotics

TOPReward: 令牌概率作为机器人学中的隐式零样本奖励

Shirui Chen, Cole Harrison, Ying-Chun Lee, Angela Jin Yang, Zhongzheng Ren, Lillian J. Ratliff, Jiafei Duan, Dieter Fox, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） ； Amazon（亚马逊） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 TOPReward通过利用预训练视频视觉-语言模型的令牌概率，提供高效的零样本奖励估计，显著提升机器人任务进度评估的性能和泛化能力。

RL-MACRO: A Cybernetic Closed-Loop Intelligence Framework for Multimodal Adaptive Robotic Craniotomy

RL-MACRO：一种用于多模态自适应机器人开颅手术的控制论闭环智能框架

Xiao Zhang, Jiaxuan Li, Renzhen Le, Di Wu, Chao Sun, Jiachen Zhu, Haoyuan Zhang, Xiang Li, Jian Liu, Zhenzhi Ying, Pengfei Zhang, Liming Shu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Second Hospital of Dalian Medical University（大连医科大学附属第二医院） ； The University of Tokyo（东京大学） 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 研究针对自主机器人开颅手术面临的挑战，提出RL-MACRO框架，通过多模态感知、自适应决策和机器人执行实现闭环控制，利用CNN-LSTM观测器重建温度，经IQL策略和双头执行器优化行为，实验验证了该框架在骨切割方面的有效性。

Is Your Safe Controller Actually Safe? A Critical Review of CBF Tautologies and Hidden Assumptions

你的安全控制器真的安全吗？CBF永真式和隐藏假设的批判性审查

Taekyung Kim

机构 * Department of Robotics, University of Michigan（机器人学系，密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文批判性地审查了CBF在机器人安全中的应用，揭示了安全控制器理论与实际实现之间的差距，并提供了构建实际安全论证的实用指南。

Comments Technical Report. Interactive web demo: https://cbf.taekyung.me

What Matters for Simulation to Online Reinforcement Learning on Real Robots

在真实机器人上在线强化学习中什么至关重要

Yarden As, Dhruva Tirumala, René Zurbrügg, Chenhao Li, Stelian Coros, Andreas Krause, Markus Wulfmeier

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了在真实机器人上实现稳定在线强化学习的关键设计选择，发现某些默认设置可能有害，而稳健的设计选择能提高学习稳定性。

Offline RL with Hierarchical Action Chunking

基于分层动作分块的离线强化学习

Ahad Jawaid

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

AI总结 研究离线目标条件强化学习中扩展到长期任务的挑战，提出HiQC算法，结合高级潜在规划与低级动作分块，实现无偏k步价值备份，理论证明其价值误差界限更紧，实证表明在OGBench套件中性能最佳。

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