Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

DataMIL: Selecting Data for Robot Imitation Learning with Datamodels

DataMIL: 使用数据模型为机器人模仿学习选择数据

Shivin Dass, Alaa Khaddaj, Logan Engstrom, Aleksander Madry, Andrew Ilyas, Roberto Martín-Martín

机构 * UT Austin（得克萨斯大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出DataMIL框架，基于数据模型端到端选择对任务性能提升最大的数据点，避免基于人类质量标准的过滤，通过替代损失函数避免环境交互，在60+模拟和真实操作任务中验证了有效性。

Aligning AI-driven discovery with human intuition

使AI驱动的发现与人类直觉对齐

Kevin Zhang, Judah Goldfeder, Hod Lipson

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对AI发现的状态变量缺乏物理意义的问题，提出一种无需先验知识即可提取更符合人类直觉表示的新原则，并在多个系统上验证其与人类选择的一致性。