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Harvard University（哈佛大学）

2026-07-28 至 2026-07-28 共收录 2 篇

2605.28736 2026-07-28 cs.RO 版本更新

Imitation Learning for Robot Assistance in Open Surgery: A Multi-Policy Evaluation on Suture Following

开放手术中机器人辅助的模仿学习：针对缝合跟随的多策略评估

Xucheng Wang, Zhizhou Yang, Xiaoman Zhang, Sung Eun Kim, Romain Hardy, Pranav Rajpurkar

机构 * Harvard Medical School（哈佛医学院）； Massachusetts General Hospital（麻省总医院）

AI总结本研究首次评估通用模仿学习在开放手术中用于外科医生-机器人协作辅助的可行性，以缝合跟随（每次缝合时助手执行的抓取-拉动-释放动作）为任务，通过比较四种策略（ACT、Diffusion Policy、SmolVLA、π₀）在28个训练模型上的表现，发现π₀在数据效率、背景鲁棒性和轨迹平滑性上最优，并在机器人缝合试验中达到92%的缝合完成率。

2510.14717 2026-07-28 cs.LG cs.AI math.OC stat.ML 版本更新

Seesaw: Accelerating Training by Balancing Learning Rate and Batch Size Scheduling

跷跷板：通过平衡学习率和批量调度加速训练

Alexandru Meterez, Depen Morwani, Jingfeng Wu, Costin-Andrei Oncescu, Cengiz Pehlevan, Sham Kakade

机构 * Harvard University（哈佛大学）； Kempner Institute at Harvard University（哈佛大学 Kempner 机构）； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

AI总结研究如何加速大语言模型预训练，提出Seesaw框架，通过平衡学习率和批量调度，在保留损失动态时减少串行步骤。理论上给出相关等效性证明并扩展，实验表明该框架能在相同浮点运算量下减少时钟时间，接近理论极限。