The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

Evolve Vision-Language-Action Model into an Agent with On-the-fly Tool-use

将视觉-语言-动作模型进化为具备即时工具使用能力的智能体

Yi Ding, Yanzhao Yu, Xili Dai, Xianbiao Qi, Peiwen Sun, Xueqian Wang, Xiangyu Yue, Jianan Wang

机构 * Astribot（星舟机器人） ； Tsinghua University（清华大学） ； Juxi Tech（矩芯科技） ； IntelliFusion Inc.（智融公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 该研究提出带工具使用的智能体机器人（ART）框架，调优VLA模型以利用工具模块，在模拟及真实任务中成功率较基线高20%，为VLA系统实际部署奠定基础。

Comments 12 pages, 4 figures, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern (CVPR) Findings

ForgeWM: Progressive Causal Training for Few-Step Action-Conditioned Video World Models

ForgeWM：面向少步骤动作条件视频世界模型的渐进式因果训练

Xinye Li, Lingshuai Lin, Lei Wang, Liuzhou Zhang, Jialin Cui, Qingshan Li, Guanchu Wang, Qingbin Liu, Xi Chen, Jiang Bian, Wai Lam

机构 * CUHK（香港中文大学） ； Tencent PCG（腾讯平台与内容事业群） ； FDU（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 ForgeWM 是一种渐进式框架，通过多阶段技术将双向动作条件视频生成器转化为少步骤世界模型，在 Minecraft 和 FPS 游戏任务中实现了更优的可控少步骤视频生成性能。

Active Perception for Embodied Disambiguation

用于具身消歧的主动感知

Yiwei Liu, Luwei Yang

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

AI总结 该研究针对具身环境中目标歧义问题，提出以主动观测为核心的主动感知框架，结合视觉语言模型实现信息获取与用户意图澄清，经真实机器人实验验证有效。

Quantum Multi-Armed Bandits and Linear Bandits: Lower Bounds and Algorithms

量子多臂老虎机与线性老虎机：下界与算法

Maoli Liu, Zhuohua Li, John C.S. Lui

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

AI总结 该研究针对量子多臂老虎机和量子线性老虎机，证明了新的极小极大下界，并提出了改进维度依赖的基于设计的消除算法，解决了Wan等人提出的相关问题。

Comments 29 pages