机器人 / 具身智能

RecoverFly: A Failure-Aware Reinforcement Learning Post-Training Framework for Aerial Vision-Language Navigation

RecoverFly：面向空中视觉语言导航的故障感知强化学习后训练框架

Boxiong Wang, Hui Kang, Geng Sun, Jiahui Li, Chao Yu, Daxin Tian

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

AI总结 RecoverFly是面向端到端无人机视觉-语言-动作策略的故障感知强化学习后训练框架，在TravelUAV基准上实现了优于AerialVLA的性能，提升了导航成功率。

RealWeather: Realistic and Scene-Faithful Weather Translation with Driving World Models

RealWeather：基于驾驶世界模型的逼真且场景忠实的天气转换

Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Jichang Li, Guanbin Li

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

AI总结 RealWeather是一种驾驶世界模型，通过渐进式逼真度引导和场景忠实度强化学习优化实现逼真且场景忠实的天气转换，在视觉逼真度、结构保留等方面优于现有方法，支持长尾天气场景生成与零样本泛化。

Comments Under submission

TrustRoboReward: Preference-Ordered Isotonic Score Editing for Multi-Paradigm Robot Reward Models

TrustRoboReward：面向多范式机器人奖励模型的偏好有序保序分数编辑方法

Yidong Wang, Yan Zhan, Ziteng Feng, Zhenyu Cui, Ziyi Zhou, Renzhao Liang, Jiaxuan Zhu, Zilei Yang, Yiran Zhao, Zhongkuan Mao, Bo Jia, Hanchu Ni, Chenggang Xie, Biao Liu, Yi Zhang, Yong Dai, Xiaozhu Ju, Wei Ye, Shikun Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Beijing Language and Culture University（北京语言大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对现有机器人奖励模型的跨范式偏好与分数不一致问题，本文提出 TrustRoboReward 框架，通过 POISE 方法解决反转冲突，训练的 Qwen3-VL-4B 性能接近 GPT-5-mini，优于 RoboReward 基线。

Action- and Language-Conditioned Video Assessment for Embodied Control

面向具身控制的动作与语言条件视频评估

Hwanhee Kim, Jaehyun Jang, Seungmin Cha, Hyeonseo Yun, Donghoon Lee, Chang D. Yoo

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

AI总结 该研究提出ALVA轨迹评估器，结合视觉观测、动作序列与语言指令评估具身控制任务，在模拟3D家庭环境中误报率低，作为反馈机制可提升闭环策略优化效果。

Comments 21 pages, 7 figures, Published in Sensors

Journal ref Sensors 26(16), 5046 (2026)

V-Simba: Unleashing the Architectural Potential of RL in Visual Continuous Control

V-Simba：释放强化学习在视觉连续控制中的架构潜力

Donghu Kim, Youngdo Lee, Hojoon Lee, Johan Obando-Ceron, Byungkun Lee, Aaron Courville, Pablo Samuel Castro, Jaegul Choo, Clare Lyle

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

AI总结 该研究针对视觉RL样本效率低的问题，提出受Simba架构启发的V-Simba视觉RL架构，基于SAC改进后在多个基准测试中性能优于或媲美现有方法，且计算效率更高。

Comments Accepted at RLC'26

Reflex First, Reflect Later: Latency-Aware Embodied LLM Agents for Dynamic Response

先反射，后反思：面向动态响应的延迟感知具身大语言模型智能体

Yangqing Zheng, Shunqi Mao, Dingxin Zhang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（计算机科学学院，悉尼大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对动态环境中具身LLM智能体的推理延迟问题，提出RRARA智能体及相关评估指标，通过时间转换机制与预规划器实现决策质量与响应能力的平衡。

Comments Accepted by the CVPR 2025 Embodied AI Workshop

Task-Oriented Formation Decision via Reinforcement Learning: Herding an Attacking Swarm

面向任务的编队决策：通过强化学习实现对攻击型集群的驱赶

Zhaozong Wang, Guibin Sun, Jinyong Chen, Rui Zhou

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

AI总结 本文针对攻击型集群驱赶任务，提出基于强化学习的编队决策方法，通过参数化编队形状缓解防御者机动性劣势，在仿真与物理平台上验证了方法的可行性与扩展性。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Automation Science and Engineering

Finite Constant Frontiers and Auditable Regret Certificates for Average-Reward Reinforcement Learning

平均奖励强化学习的有限常数前沿与可审计后悔证书

Ibne Farabi Shihab, Abu Sa-Adat Mohamed Moon-Im Al Ahsan, Md Najmus Swaqeeb

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； BRAC University（BRAC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 本文针对平均奖励强化学习，提出感知常数的比较协议，推导通信MDP的有限下界证书，改进已发表系数，给出跨度约束乐观学习者的可审计组合规则，完成相关形式化与诊断测试。

Lagrangian Perturbation Diffusion Steering: Latent Reinforcement Learning for Generative Policies

拉格朗日扰动扩散引导：用于生成策略的潜在强化学习

Hikmet Simsir, Ozgur S. Oguz

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出拉格朗日扰动扩散引导（LP-DS），通过学习紧凑的噪声空间扰动来微调冻结的生成策略，利用拉格朗日信任区域目标优化，在保持潜在先验约束的同时提升下游价值，在多个基准上实现样本效率和回报提升。

Comments Accepted as a regular paper at ICML 2026

From Rebound to Remedy: Understanding and Mitigating Reward Hacking via Representation Engineering

当奖励黑客反弹时：通过表征层面信号理解与缓解它

Rui Wu, Ruixiang Tang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大型语言模型强化学习中奖励黑客现象，通过环境操控设置分析其三阶段反弹模式，并提出基于表征工程的Advantage Modification方法以更有效抑制黑客行为。

GraphWalker: Agentic Knowledge Graph Question Answering via Synthetic Trajectory Curriculum

GraphWalker: 通过合成轨迹课程实现基于知识图谱的代理问答

Shuwen Xu, Yao Xu, Jiaxiang Liu, Chenhao Yuan, Wenshuo Peng, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能重点实验室） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)

AI总结 GraphWalker通过自动化轨迹合成和分阶段微调解决知识图谱问答中的探索与泛化问题，提升轻量强化学习性能，在CWQ和WebQSP上取得最优效果。

Comments COLM 2026