Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

MixSD: Mixed Contextual Self-Distillation for Knowledge Injection

MixSD: 混合上下文自蒸馏用于知识注入

Jiarui Liu, Lechen Zhang, Yongjin Yang, Yinghui He, Yingheng Wang, Weihao Xuan, Zhijing Jin, Mona Diab

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Jinesis Lab, University of Toronto & Vector Institute（Jinesis实验室，多伦多大学及向量研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所AIP） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（德国图宾根最大计划智能系统研究所） ； EuroSafeAI 纠错

AI总结 本文提出MixSD方法，通过混合模型自身条件下的token来实现与模型生成分布对齐的知识注入，从而在保持预训练能力的同时提升事实记忆和推理能力。

PTLD: Sim-to-real Privileged Tactile Latent Distillation for Dexterous Manipulation

PTLD: 从仿真到现实的触觉潜在知识蒸馏用于灵巧操作

Rosy Chen, Mustafa Mukadam, Michael Kaess, Tingfan Wu, Francois R Hogan, Jitendra Malik, Akash Sharma

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； FAIR at Meta（Meta的FAIR团队） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 提出PTLD方法，通过真实世界触觉策略数据蒸馏鲁棒状态估计器，解决触觉仿真困难问题，在灵巧操作任务中相比纯本体感策略提升182%和57%。

Learn from What We HAVE: History-Aware VErifier that Reasons about Past Interactions Online

从我们所拥有的学习：在线推理过去交互的历史感知验证器

Yishu Li, Xinyi Mao, Ying Yuan, Kyutae Sim, Ben Eisner, David Held

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 提出历史感知验证器HAVE，通过解耦动作生成与验证，利用历史交互在线消除歧义，理论证明其提升期望动作质量，在多个模拟和真实环境中验证有效性。

Comments CoRL 2025

Critique of World Model

世界模型批判：一种用于世界建模的生成式潜在预测架构

Eric Xing, Mingkai Deng, Jinyu Hou

机构 * Institute of Foundation Models（基础模型研究院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫莫德 bin Zayed 人工智能大学） ； School of Computer Science Carnegie Mellon University（计算机科学学院卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文从心理学“假设性思维”出发，提出世界模型的核心目标是模拟真实世界的所有可行动可能性，并设计了一种基于状态化、分层、多级、混合连续/离散表示的生成式潜在预测（GLP）架构。