机器人 / 具身智能

WorldCycle: Self-Verifiable Reinforcement Learning for Long-Horizon Video World Models

WorldCycle：用于长时序视频世界模型的自验证强化学习

Bohai Gu, Yueyang Yuan, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Xiaoyi Pang, Jie Zhang, Xiaocheng Lu, Haobin Zhong, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo

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

AI总结 本研究针对交互式视频世界模型的误差累积问题，提出自验证RL框架WorldCycle，利用可逆动作循环实现无标注监督，在CycleBench基准上大幅降低状态返回漂移并提升复合动作准确率。

Comments https://nevsnev.github.io/Worldcycle/

ATLAS: Adaptive Topological Learning with Abstract Successors for Continual Learning

ATLAS：基于抽象后继的自适应拓扑学习用于持续学习

R. Blake Lawlor, Daniel S. Brown

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

AI总结 本文提出ATLAS算法，通过结构解耦转移动态与奖励信号，在空间导航任务中实现高样本效率、抗灾难性遗忘及对新目标的快速适应，在非平稳环境中性能显著优于基线强化学习算法。

Imitation Learning from Human Motion Alone Does Not Guarantee Biomechanically Plausible Gait Kinetics

超越动作模仿：仅有人体动作数据是否足以解释步态控制与生物力学？

Xinyi Liu, Jangwhan Ahn, Edgar Lobaton, Jennie Si, He Huang

机构 * Joint Department of Biomedical Engineering, University of North Carolina - Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校联合生物医学工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学电气与计算机工程系） ； School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University（亚利桑那州立大学电气、计算机与能源工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了在基于强化学习的动作模仿框架中，加入足-地面相互作用测量对人类步态运动学和运动动力学估计的影响，发现仅准确再现运动学不足以保证生物力学合理性，需引入动力学约束以提升步态表示的物理一致性。

Comments 8 pages, 7 figures

State2State: Environment-Derived Mid-Training for LLM Agents

State2State：面向大语言模型智能体的环境衍生式中间训练

Xuanyu Lei, Yiqi Zhu, Chenliang Li, Kaiming Liu, Peng Li, Ming Yan, Jieping Ye, Ya-Qin Zhang, Yang Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Institute of Intelligent Computing, Alibaba Group（阿里巴巴集团智能计算研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出State2State环境衍生式中间训练方法，无需外部任务与监督，可提升LLM智能体性能及学习效率，具备跨环境泛化潜力。

Comments Work in progress

Distributional Active Inference

分布式主动推断

Abdullah Akgül, Gulcin Baykal, Manuel Haußmann, Mustafa Mert Çelikok, Melih Kandemir

机构 * University of Southern Denmark（丹麦南部大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种将主动推断整合到分布式强化学习框架中的形式抽象，以提升复杂环境机器人系统最优控制的样本效率。

AegisTS: An Agent-Driven Hierarchical Reinforcement Learning System for Multivariate Time Series Data Cleaning

AegisTS: 一种基于强化学习的层次化智能体系统用于多变量时间序列数据清洗

Yuhan Shi, Yuanyuan Yao, Lu Chen, Mourad Khayati, Yushuai Li, Tianyi Li

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)

AI总结 针对多变量时间序列中同时存在的多种质量问题，提出基于强化学习的层次化智能体系统AegisTS，通过联合优化问题处理顺序和清洗模型选择，实现无需真值的高效数据清洗。