National University of Singapore（新加坡国立大学）

AdaClearGrasp: Learning Adaptive Clearing for Zero-Shot Robust Dexterous Grasping in Densely Cluttered Environments

AdaClearGrasp: 学习自适应清除以实现零样本鲁棒灵巧抓取在密集障碍环境中

Zixuan Chen, Wenquan Zhang, Jing Fang, Ruiming Zeng, Zhixuan Xu, Yiwen Hou, Xinke Wang, Jieqi Shi, Jing Huo, Yang Gao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 AdaClearGrasp通过自适应清除与零样本灵巧抓取技术，提升机器人在密集障碍环境中的抓取成功率。

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VIVID-Med: LLM-Supervised Structured Pretraining for Deployable Medical ViTs

VIVID-Med: 基于LLM监督的结构化预训练用于可部署的医学ViT

Xiyao Wang, Xiaoyu Tan, Yang Dai, Yuxuan Fu, Shuo Li, Xihe Qiu

机构 * Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

AI总结 VIVID-Med通过LLM监督的结构化预训练方法，实现轻量级可部署的医学ViT模型，在医学图像分析中表现出高效和强泛化能力。

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Cosmos-H-Surgical: Learning Surgical Robot Policies from Videos via World Modeling

Cosmos-H-Surgical: 通过世界建模学习手术机器人策略

Yufan He, Pengfei Guo, Mengya Xu, Zhaoshuo Li, Andriy Myronenko, Dillan Imans, Bingjie Liu, Dongren Yang, Mingxue Gu, Yongnan Ji, Yueming Jin, Ren Zhao, Baiyong Shen, Daguang Xu

机构 * NVIDIA ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Sung Kyun Kwan University（全州大学） ； Wenzhou Medical University（温州医学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Ruijin Hospital（瑞金医院） 纠错

AI总结 本文提出通过世界建模学习手术机器人策略，利用合成数据和逆动力学模型提升自主手术能力。

AD-R1: Closed-Loop Reinforcement Learning for End-to-End Autonomous Driving with Impartial World Models

AD-R1: 闭环强化学习用于端到端自动驾驶的中立世界模型

Tianyi Yan, Tao Tang, Xingtai Gui, Yongkang Li, Jiasen Zhesng, Weiyao Huang, Lingdong Kong, Wencheng Han, Xia Zhou, Xueyang Zhang, Yifei Zhan, Kun Zhan, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, University of Macau（SKL-IOTSC，澳门大学） ； Li Auto Inc. ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Northwestern University（西北大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 AD-R1通过引入中立世界模型和反事实合成技术，提升自动驾驶系统在危险预测和安全控制方面的性能。