Beihang University（北京航空航天大学）

Policy Improvement Reinforcement Learning

策略改进强化学习

Huaiyang Wang, Xiaojie Li, Xiaohan Wang, Zhixia Zhang, Xiaodong Lu, Zixuan Huang, Jiajun Chai, Guojun Yin, Deqing Wang, Haoyi Zhou, Yaodong Yang, Jianxin Li, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出策略改进强化学习（PIRL）框架，通过最大化跨迭代的累积策略改进来替代替代奖励最大化，并基于此设计策略改进策略优化（PIPO）算法，实现闭环优化，在数学推理基准上提升稳定性和性能。

Tuned Reverse Distillation: Enhancing Multimodal Industrial Anomaly Detection with Crossmodal Tuners

调谐反向蒸馏：使用跨模态调谐器增强多模态工业异常检测

Xinyue Liu, Jianyuan Wang, Biao Leng, Shuo Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Intelligent Bionic Unmanned Systems, Ministry of Education（教育部智能仿生无人系统重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文针对多模态工业异常检测问题，提出基于多分支设计的调谐反向蒸馏方法，通过为各模态设独立分支及设计跨模态调谐器，增强模态交互，能更精细检测异常，实验验证其在多模态异常检测和定位上达最优性能。

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