机器人 / 具身智能

Multimodal Adaptive Control for Safe Robotic Craniotomy Under Partial Observability

RL-MACRO：一种用于多模态自适应机器人开颅手术的控制论闭环智能框架

Xiao Zhang, Jiaxuan Li, Renzhen Le, Di Wu, Chao Sun, Jiachen Zhu, Haoyuan Zhang, Xiang Li, Jian Liu, Zhenzhi Ying, Pengfei Zhang, Liming Shu

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Second Hospital of Dalian Medical University（大连医科大学附属第二医院） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对自主机器人开颅手术面临的挑战，提出RL-MACRO框架，通过多模态感知、自适应决策和机器人执行实现闭环控制，利用CNN-LSTM观测器重建温度，经IQL策略和双头执行器优化行为，实验验证了该框架在骨切割方面的有效性。

MLREF: Efficient Module Reuse for Reward Design in Reinforcement Learning via Large Language Models

MLREF：基于大语言模型的强化学习奖励设计中高效模块复用框架

Chenglin Liu, Xun Wang, Ruishuo Chen, Zhuoran Li, Longbo Huang

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对强化学习奖励设计瓶颈，提出MLREF框架，通过模块池复用奖励组件，结合三种优化机制，在17个任务上实现比强基线更优且更稳定的性能。

Comments 22 pages, 5 figures, 4 tables

Position: Profiling Game Worlds by Transition Complexity

Position：通过转移复杂度分析游戏世界

Lele Cao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； DeepMind（深度思考（DeepMind）） 纠错

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

AI总结 该研究针对GWM与RL常被混淆的问题，提出转移复杂度剖面（TCP）指标，用于量化游戏环境的转移预测难度，呼吁其成为相关论文的标准基准元数据。

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