Northeastern University（东北大学）

Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines

针对世界模型以破坏机器人学习流程

Ethan Rathbun, Ahmed Agha, Saaduddin Mahmud, Christopher Amato, Alina Oprea, Eugene Bagdasarian

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出针对世界模型的新型数据投毒攻击方法，通过注入恶意提示或转换动态，在看似安全的数据中生成危险训练轨迹，导致下游策略不安全。

Comments 8 Pages, CoRL Preprint

Zero-Parameter Geometric Gating for Temporally Stable Low-Altitude UAV Video Semantic Segmentation

用于低空无人机视频语义分割的零参数几何门控以实现时间稳定性

Jingpu Yang, Fengxian Ji, Zhengzhao Lai, Juanfan Wu, Mingxuan Cui, Yufeng Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 提出零参数几何门控，利用RANSAC单应性内点比率在16x16网格上路由区域，结合语义相似性传播实现时间稳定分割，在合成UAVid上提升mIoU达4.91%。

ATM: Action-Consistency Transfer Matrix for Diagnosing and Improving Latent World Models

ATM：用于诊断和改进潜在世界模型的动作一致性转移矩阵

Jiaheng Chen

机构 * School of Software, Northeastern University（东北大学软件学院） 纠错

AI总结 提出ATM矩阵，通过轻量级探针比较真实与预测潜在转移中的动作信息，无需模拟器即可诊断世界模型质量，并引入AITS利用动作可识别性作为训练信号提升下游规划。

Comments 13 pages, 3 figures, 6 tables

Autonomous Aerial Manipulation via Contextual Contrastive Meta Reinforcement Learning

通过上下文对比元强化学习的自主空中操控

Lixuan Jin, Bingxuan Lan, Xinyi Bao, Xiangyuan Xie, Chunjie Zhang, Zheng Chen, Tianshuo Liu, Ruijie Tian, Jinyu Ru, Gang Wang, Lei Yuan, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Faculty of Robot Science and Engineering, Northeastern University（东北大学机器人科学与工程学院） ； National Key Lab of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Beijing Institute of Technology（北京理工大学自主智能无人系统国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出Aco2方法，通过上下文对比元强化学习，使四旋翼无人机在无需人工干预下自主完成不同载荷的抓取、运输和投递，并直接迁移到真实世界。

Back on Track: Aligning Rewards and States for Reasoning in Diffusion Large Language Models

重回正轨：在扩散大语言模型中对齐奖励与状态以进行推理

Yawen Shao, Jie Xiao, Kai Zhu, Yu Liu, Hongchen Luo, Xueyang Fu, Yang Cao, Wei Zhai, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 针对扩散大语言模型强化学习中过程奖励与状态轨迹的双重错位问题，提出PAPO框架，通过步骤感知过程奖励和熵引导历史重演实现对齐，在四个基准上取得显著提升。

GIFT: LLM-Guided State-Reward Interface for Financial Reinforcement Learning

GIFT: 基于LLM引导的状态-奖励接口用于金融强化学习

Yanyan Wu, Boyi Zhang, Yanlin Liu, Xinyu Fang, Jining Luan, Meiqi Zhang, Jiacheng Liu, Hao Zeng, Dexu Yu, Chang Liu, Hanwen Du, Yongxin Ni, Youhua Li

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northeastern University（东北大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出GIFT框架，利用大语言模型引导PPO强化学习中的状态增强和奖励塑造，提升金融交易策略的样本外风险调整收益。

Comments 25 pages, 7 figures. Code and data are available at https://github.com/KAG778/GIFT . Equal contribution: Yanyan Wu and Boyi Zhang. Corresponding author: Youhua Li

PRISM: PRior-guided Imagination Sampling in world Models

PRISM：世界模型中基于先验引导的想象采样

Yuhai Wang, Jiawei Xia, Rongxuan Zhou, Xiao Hu, Yongliang Shi, Jing Du, Yang Ye

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Qiyuan Lab（启元实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

AI总结 提出PRISM框架，通过从世界模型编码器提取状态条件高斯先验，并利用精度加权高斯乘积更新规划器的采样分布，在不增加架构复杂度的情况下显著提升基于模型的连续控制性能。

MatMind: A Structure-Activity Knowledge-Driven Generative Foundation Model for Materials Science

MatMind：面向材料科学的结构-活性知识驱动生成基础模型

Zhan'ao Yao, Boxuan Zhang, Jingyuan Shu, Xiaoyu Wu, Rongyan Wang, Linjing Li, Dajun Zeng, Yudong Yao, Tingwei Chen, Youwei Wang, Xiaolin Zhao, Jiahui Shi, Jianjun Liu

机构 * State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海陶瓷研究所） ； Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学材料科学与光电子工程中心） ； School of Chemistry and Materials Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州先进研究所化学与材料科学学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Wenge Technology Co., Ltd.（北京文格科技有限公司） ； College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院） 纠错

AI总结 提出MatMind，一种基于大语言模型的晶体材料生成基础模型，通过结构-活性知识注入、双头架构和物理信息强化学习，在性质预测、无条件生成和条件生成任务上超越专用模型。

Comments 29 pages, 5 figures, including references

Shortcuts in the Tail: Debiasing via Post-Hoc Spectral Compression of Fine-Tuning Updates

尾部的捷径：通过微调更新的后验谱压缩进行去偏

Edward Sun, Dmitrii Troitskii

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 提出对微调权重更新进行SVD截断尾部，无需重训练或组标签即可减少虚假关联，在多个模型和基准上以<2%的准确率损失将差距降低最多5倍。

Comments ICML Weight Space Symmetries Workshop 2026