机器人 / 具身智能

WCM: A World Critic Model for Vision-Language-Action Reinforcement Learning

WCM：用于视觉-语言-动作强化学习的世界评论者模型

Senyu Fei, Xiaopeng Yu, Siyin Wang, Xianzhong Zhao, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作强化学习中评论者与机器人部分可观测性不匹配的问题，提出WCM模型，联合预测未来潜态与值估计，在149个仿真任务和7个真实任务上均实现最优性能与泛化性。

Multimodal Reinforcement Learning with Adaptive Verifier for AI Agents

具有自适应验证器的多模态强化学习

Reuben Tan, Baolin Peng, Zhengyuan Yang, Hao Cheng, Oier Mees, Theodore Zhao, Andrea Tupini, Isar Meijer, Qianhui Wu, Yuncong Yang, Lars Liden, Yu Gu, Sheng Zhang, Xiaodong Liu, Lijuan Wang, Marc Pollefeys, Yong Jae Lee, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； UW–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Argos验证器，通过结合SFT数据筛选与RL训练，提升多模态推理模型在空间推理、视觉幻觉及机器人任务中的性能，同时减少奖励黑客问题。

Mirror Learning

镜像学习

Yunpeng Liu, Matthew Niedoba, Oluwanifemi A. Adekanye, Jason Yoo, Yingchen He, Berend Zwartsenberg, Frank Wood

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Inverted AI ； Amii 纠错

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

AI总结 该研究提出镜像学习框架，通过视频扩散模型的视角变换与逆动力学模型合成镜像数据，用其增强行为克隆训练可提升策略性能，为数据收集提供替代方案。

When Does On-Policy Interaction Help? Representational Tradeoffs in Value-Based Imitation Learning

基于值函数的模仿学习中，何时在线交互是有帮助的？表示权衡研究

Luca Viano, Antoine Moulin, Audrey Huang, Volkan Cevher, Philip Amortila, Dylan J. Foster

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

AI总结 本文针对基于值函数的模仿学习，提出交互式在线算法OVI，发现专家交互可降低学习者的表示要求，且OVI在多数场景下性能优于现有方法。

Maximum Entropy Behavior Exploration for Sim2Real Zero-Shot Reinforcement Learning

为实机零样本强化学习的最大熵行为探索

Jiajun Hu, Nuria Armengol Urpi, Jin Cheng, Stelian Coros

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

AI总结 本文提出FB-MEBE算法，通过最大熵行为探索策略和正则化批评者，提升实机四足机器人控制的零样本强化学习性能，实现自然可部署的政策。

NeuroSynth: A Biologically Inspired Continual Reinforcement Learning Architecture for Mitigating Catastrophic Forgetting

NeuroSynth：一种受生物启发的持续强化学习架构，用于缓解灾难性遗忘

Yash Kini

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

AI总结 本研究提出受生物启发的持续强化学习架构NeuroSynth，通过双路径巩固机制缓解灾难性遗忘，实验显示其在多个顺序导航任务中相比PPO、EWC保留更多早期任务知识，改善了持续学习的稳定性-可塑性平衡。

Comments Disclaimer. This manuscript is provided as an arXiv preprint to establish a public record of the NeuroSynth continual reinforcement learning architecture and its evaluation on the NeuroMaze-CL benchmark. This full manuscript has been submitted to the Journal of High School Science for peer review

Vision-based Goal-Reaching Control for Mobile Robots Using a Hierarchical Learning Framework

基于视觉的目标到达控制的移动机器人Hierarchical Learning框架

Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila

机构 * Faculty of Engineering and Natural Sciences, Tampere University（工程与自然科学学院，塔尔皮莱大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于视觉的目标到达控制框架，通过分层学习方法提高移动机器人在复杂地形中的安全性和稳定性。