ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

Mask2Real-WM: Segmentation Masks as a Sim-to-Real Bridge for Controllable Dexterous World Models

Mask2Real-WM：作为可控灵巧世界模型的模拟到现实桥梁的分割掩码

Riccardo O. Feingold, Davide Liconti, Chenyu Yang, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotic Lab, Department of Mechanical and Process Engineering ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系软机器人实验室） 纠错

AI总结 提出Mask2Real-WM，一种用于灵巧操纵的两阶段动作条件世界模型，将像素预测解耦为动力学和渲染模型，利用分割空间较小的模拟到现实差距，通过合成数据预训练和真实演示微调实现各自由度动作可控。

Comments 23 pages, 24 figures, 4 tables. Preprint. Project page: this https URL (https://srl-ethz.github.io/Mask2Real-WM/)

A Framework for Measuring Appropriate Reliance on Set-Valued AI Advice

衡量对集合值AI建议适当依赖的框架

Ranjan Mishra, Jakob Schoeffer

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本文提出首个正式框架，用于在序列判断-顾问范式中衡量对集合值AI建议的适当依赖，涵盖分类和回归任务，并定义了新的度量指标以捕捉现有方法忽略的细微差别。