Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Learning Versatile Humanoid Manipulation with Touch Dreaming

通过触觉梦想学习多功能人形操作

Yaru Niu, Zhenlong Fang, Binghong Chen, Shuai Zhou, Revanth Krishna Senthilkumaran, Hao Zhang, Bingqing Chen, Chen Qiu, H. Eric Tseng, Jonathan Francis, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UT Arlington（UT阿灵顿） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） 纠错

AI总结 本文提出HTD模型，结合触觉、视觉和本体感觉，通过触觉梦想增强学习实现高灵活性的人形操作，实验证明在五个真实任务中成功率提升显著。

MathGen: Revealing the Illusion of Mathematical Competence through Text-to-Image Generation

MathGen：通过文本到图像生成揭示数学能力的幻觉

Ruiyao Liu, Hui Shen, Ping Zhang, Yunta Hsieh, Yifan Zhang, Jing Xu, Qi Han, Junchen Li, Jiawei Lu, Jianing Ma, Jiaqi Mo, Sicheng Chen, Zhen Zhang, Zhongwei Wan, Jing Xiong, Xin Wang, Ziyuan Liu, Hangrui Cao, Ngai Wong

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 MathGen通过900道跨七个核心领域的数学问题，评估生成模型在视觉化数学解答中的准确性，发现现有模型在数学 fidelity 上存在显著瓶颈。

Balancing Optimality and Diversity: Human-Centered Decision Making through Generative Curation

平衡最优性与多样性：通过生成式策展实现以人为中心的决策

Michael Lingzhi Li, Shixiang Zhu

机构 * Technology and Operations Management, Harvard Business School（哈佛商学院技术与运营管理系） ； Heinz College of Information Systems and Public Policy, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学海因兹学院） 纠错

AI总结 该研究提出生成式策展框架，通过分解组合合意度、开发适配多行动空间的方法，在决策支持场景下大幅降低遗憾值，适用于警区重划等复杂运营规划问题。

On Stopping Times of Power-one Sequential Tests: Tight Lower and Upper Bounds

Shubhada Agrawal, Ashwin Ram, Aaditya Ramdas

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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