机器人 / 具身智能

SpeedTuning: Speeding Up Policy Execution with Lightweight Reinforcement Learning

SpeedTuning：用轻量强化学习加速策略执行

David D. Yuan, Tony Z. Zhao, Kaylee Burns, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 SpeedTuning是一种轻量强化学习框架，可预测动作最优执行速度，在无需额外数据采集的情况下，将机器人操作策略加速超2.4倍且保持足够成功率，适用于多种动态精确任务。

Comments 10 pages, 12 figures. This arXiv version includes an appendix with qualitative simulation rollouts and additional ablations. Published at ICRA 2025

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 1184-1192, 2025

Coachable agents for interactive gameplay

可指导的交互式游戏智能体

Roberto Capobianco, Harm van Seijen, Nolan D. Bard, Neil Burch, Fatima Davelouis, Josh Davidson, Alisa Devlic, Yunshu Du, Ishan Durugkar, Siddhant Gangapurwala, Daniel Hernandez, G. Zacharias Holland, Sahil Jain, Kenta Kawamoto, Raksha Kumaraswamy, Patrick MacAlpine, Dustin R. Morrill, Declan Oller, Francesco Riccio, Akanksha Saran, Craig Sherstan, Kaushik Subramanian, Thomas J. Walsh, Samuel Barrett, Kizza N. Frisbee, Mady Govil, Johannes Günther, Varun R. Kompella, James A. MacGlashan, Maxwell Svetlik, Michael D. Thomure, Jaden B. Travnik, Kevin Waugh, Elahe Aghapour, Florian Fuchs, Andreanne Lemay, Shruti Mishra, Takuma Seno, Peter Stone, Michael Spranger, Peter R. Wurman

机构 * Sony AI, Zurich, Switzerland（索尼AI，苏黎世，瑞士） ； Sony AI, North America (various locations)（索尼AI，北美（多地）） ； Sony AI, Tokyo, Japan（索尼AI，东京，日本） 纠错

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

AI总结 提出结合通用价值函数近似器与精心选择的训练场景、学习算法和数据增强的框架，使智能体在复杂领域（如《地平线：西之绝境》、《GT赛车》和类人机器人）中实时展现不同风格，同时保持主任务性能。

Comments Source code: https://github.com/SonyResearch/coachable_agents - Videos: https://drive.google.com/drive/folders/19F5uKziT_zkDurze5sy5iMFD4BHfD3lV

Reward Guidance for Reinforcement Learning Tasks Based on Large Language Models: The LMGT Framework

Yongxin Deng, Xihe Qiu, Jue Chen, Xiaoyu Tan

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

Journal ref Knowledge-Based Systems, 322 (2025) 113689

Boundary-Seeking Policy Gradient for Safe Reinforcement Learning

面向安全强化学习的边界搜寻策略梯度算法

Chenhua Fan, Jiahui Zhu, Yuhang Zhang, Honghao Wei

机构 * School of EECS, Washington State University（华盛顿州立大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出BSPG算法，针对安全强化学习中标准梯度法易收敛到可行域内部的问题，结合切向与法向分量，在Safety-Gymnasium导航任务中实现更高奖励与更紧密的边界跟踪。

Comments CDC 2026