机器人 / 具身智能

Explainable Reinforcement Learning via Physics-Aware Policy Distillation

通过物理感知策略蒸馏实现可解释强化学习

Shaker Al-Tamari, Waled Kadour

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

AI总结 研究针对安全关键领域中深度强化学习的黑箱问题，利用策略蒸馏框架，以高性能TD3为教师模型，基于浅层决策树生成可解释学生代理，通过特定方法生成数据集，实现性能与教师相当并保持系统稳定性和可解释性。

Comments 6 pages, 7 figures

Evaluating Fuzz Testing for Reinforcement Learning Agents

评估强化学习智能体的模糊测试

Zhibin Kang, Hanmo You, Dong Wang, Haiming Zheng, Junjie Chen

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） 纠错

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

AI总结 研究针对强化学习智能体模糊测试评估差异问题，通过在三种环境下统一配置对五种方法及随机测试进行基准测试，从多角度评估，揭示不同方法特点，表明模糊测试能提升智能体鲁棒性等，还给出可操作指导。

Continual-RL for Generalization in Autonomous Racing on the RoboRacer Platform

用于RoboRacer平台自主赛车中泛化的持续强化学习

Joel Siegert, Edoardo Ghignone, Michele Magno

机构 * Center for Project-Based Learning, D-ITET, ETH Zurich（基于项目的学习中心，分布式信息技术与电气工程学院，苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对现代机器人适应变化环境的挑战，提出基于持续反向传播的持续强化学习框架，仅用现实世界数据训练通用策略并微调超越经典控制器，还提出离线强化学习比较方法并进行模拟分析。

Comments 8 pages, conference

Constrained Reinforcement Learning Using Successor Representations

使用后继表示的约束强化学习

Michael Girstl, Alexander Mattick, Christopher Mutschler

机构 * Technical University of Darmstadt (TU Darmstadt)（达姆施塔特工业大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森州人工智能中心） ； Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS, Fraunhofer IIS（弗劳恩霍夫集成电路研究所IIS） ； University of Technology Nuremberg (UTN)（纽伦堡工业大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现实世界强化学习中策略难适应成本函数变化的问题，提出SafeDSR方法，通过引入可学习权重矩阵扩展深度后继表示到约束强化学习，能快速重训策略，在二维导航环境展示竞争力与灵活性。

Comments published in Transactions for Machine Learning Research 2026

Journal ref Michael Girstl, Alexander Mattick, & Christopher Mutschler (2026). Constrained Reinforcement Learning Using Successor Representations. Transactions on Machine Learning Research

Expert Behavior Prior Reinforcement Learning

专家行为先验强化学习

Gong Gao, Weidong Zhao, Xianhui Liu, Ning Jia

机构 * School of Computer Science, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对行为先验强化学习依赖静态离线数据集的问题，提出专家行为先验算法，通过Q引导的条件变分自编码器生成专家策略先验，并结合专家策略引导和策略梯度校正模块，提升样本效率与收敛稳定性。

Athena-Brain Technical Report: An Efficient Robot Brain for General Intelligence and Embodied Interaction

雅典娜大脑技术报告：用于通用智能和具身交互的高效机器人大脑

Jialian Li, Junhong Liu, Yuchen Cao, Weiran Guo, Jiaming Song, Xutao Wang, Yi Zhao, Jiangpin Liu, Jie Chen

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

AI总结 研究针对具身智能体对设备端紧凑模型需求，提出雅典娜大脑8B模型，经多阶段训练流程，使其兼具通用与具身交互能力，实验证明该模型在通用和具身评估中有效，能在保持性能同时生成更简洁回复。

A Visuo-Tactile Data Collection System with Haptic Feedback for Coarse-to-Fine Imitation Learning

一种带有触觉反馈的视觉-触觉数据采集系统用于粗到细模仿学习

Yeseung Kim, Nayoung Oh, Jun Park, Teetat Thamronglak, Daehyung Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种视觉-触觉数据采集系统，生成时间结构丰富的接触密集演示，用于模仿学习。通过直接驱动夹具和触觉阵列，保留自然触觉反馈，结合实时注释，生成多模态数据集以支持粗到细学习算法。

SDE Guided Monte Carlo Reinforcement Learning: A Stochastic Maximum Principle Approach for Robust Decision Making in Noisy Environments

随机微分方程引导的蒙特卡罗强化学习：一种用于噪声环境中稳健决策的随机最大值原理方法

Juncai Wang

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)

AI总结 研究探讨SMP定性最优条件能否指导稳健表格型强化学习算法，提出SDE-MC-AC框架，通过建立对应关系及自适应温度调度整合多种方法，经实验验证了相关假设，揭示导航模式，为随机最优控制与强化学习搭建桥梁。