VLA / 视觉-语言-动作模型

FlowDAgger: Human-in-the-Loop Adaptation of Generative Robot Policies in Latent Space

FlowDAgger：在潜在空间中对生成式机器人策略进行人工参与的自适应调整

Michael Murray, Daphne Chen, Simran Bagaria, Dean Fortier, Tess Hellebrekers, Galen Mullins, Harshavardhan Gajarla, Oier Mees, Maya Cakmak, Andrey Kolobov

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：VLA(abstract_cn)；robot foundation model(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 研究针对预训练生成式机器人策略在实际部署中出现的问题，提出FlowDAgger方法，通过动作反转从人工干预获取监督，在模拟及现实操纵中评估，该方法优于基线且能保留预训练技能，为机器人基础模型自适应调整提供实用路径。

PanoWorld: Real-World Panoramic Generation

全景世界：真实世界全景生成

Haoyuan Li, Dizhe Zhang, Yuemei Zhou, Xiangkai Zhang, Haoran Feng, Xiaofan Lin, Wenjie Jiang, Bo Du, Ming-Hsuan Yang, Lu Qi

机构 * Insta360 Research（影石创新科技研究院） ； Institute of Automation Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究旨在解决全景世界模型的远程记忆挑战，提出PanoWorld，利用旋转等变特性简化相机轨迹，通过DPRC和GMA进行建模与记忆增强，经三阶段训练优化，构建World360数据集验证其有效性，优于其他方法且将公开模型、代码和数据集。

Comments Project page: https://lihaoy-ux.github.io/panoworld-page/ Code:https://github.com/Insta360-Research-Team/PanoWorld

When Routes Run Out: Adversarial Co-Learning and Explainable Robustness in Quantum Repeater Networks

当路线耗尽时：量子中继器网络中的对抗协同学习与可解释鲁棒性

Brennan Bell, Inti Gabriel Mendoza Estrada, Andreas Trügler, Paul Erker

机构 * RFI-IRFOS and TU Graz（RFI-IRFOS和格拉茨技术大学） ； openmaind FlexCo and TU Graz（openmaind FlexCo和格拉茨技术大学） ； Know Center Research GmbH and University of Graz（Know Center Research GmbH和格拉茨大学） ； Atominstitut, TU Wien and IQOQI, ÖAW（原子院、维也纳技术大学和ÖAW IQOQI） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究量子中继器网络路由对抗博弈问题，通过对抗协同学习，发现保留率与参考值紧密跟踪，拟合决策树解释模型并报告忠实度，构建提示记录形成开源解释工作流程。

Comments 4 pages, 5 figures, submitted to IEEE QCE26, Workshop on Q-GenAI: Synergies between QC & GenAI