University of Edinburgh（爱丁堡大学）

Learning to Throw Objects Safely in Multi-Obstacle Environments

学习在多障碍物环境中安全投掷物体

Mohammadreza Kasaei, Klemen Voncina, Hamidreza Kasaei

机构 * University of Groningen（格罗宁根大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究在多障碍物环境中安全投掷物体的问题，引入势场状态表示，结合动觉演示初始化，用SAC等算法优化，经模拟和真实机器人实验，该表示在成功率和扩展性上表现出色，实现了模拟到真实的可靠迁移。

Comments This paper has been presented at the IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA), 2026

Optimal Transport Q-Learning for Flow Policy Steering and Acceleration

用于流策略引导和加速的最优传输Q学习

Andreas Sochopoulos, Esmeralda S. Whitammer, Nikolaos Tsagkas, João Moura, Michael Gienger, Sethu Vijayakumar

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

AI总结 针对流策略性能优化难题，提出最优传输Q学习（OTQL），利用机器人经验，通过优势加权条件最优传输流匹配微调加速流策略，提升单任务和VLA策略成功率，减少推理步骤数。

Truthful or Fabricated? Using Causal Attribution to Mitigate Reward Hacking in Explanations

真实还是编造？利用因果归因减轻解释中的奖励作弊

Pedro Ferreira, Wilker Aziz, Ivan Titov

机构 * Institute for Logic, Language and Computation (ILLC), University of Amsterdam（逻辑、语言与计算研究所（ILLC），阿姆斯特丹大学） ； Institute for Language, Cognition and Computation (ILCC), University of Edinburgh（语言、认知与计算研究所（ILCC），爱丁堡大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型解释中因奖励模型导致的奖励作弊问题，提出用预测的因果归因丰富奖励模型输入的方法，该方法能减少大语言模型生成误导性解释的倾向，提升解释忠实度。

Comments ICLR 2026 Camera-ready