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Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

2026-08-17 至 2026-08-17 共收录 5
2608.14379 2026-08-17 cs.RO cs.AI 新提交

Reflex: Enabling Fast and Predictive Vision-Language-Action Models for Reaction-Critical Manipulation

Reflex:面向反应关键型操作的快速且可预测的视觉-语言-动作模型

Yuxuan Chen, Wanruo Zhang, Xiao Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 针对现有VLA模型忽略动态交互场景的问题,提出面向反应关键型操作的ReflexBench基准与无需大规模机器人数据预训练的ReflexVLA模型,其可提升动态操作性能并保持静态操作精度。

Comments 8 pages, 6 pages

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2608.14125 2026-08-17 cs.AI 新提交

Traj-LeWM: Path-Aware World-Model Planning via Latent Trajectory Cost

Traj-LeWM:通过潜在轨迹代价实现路径感知的世界模型规划

Xiaodi Huang, Ziyi Ding, Jingtian Wan, Yuchen Liu, Yuan Zhang, Xiao-Ping Zhang, Jiayu Chen, Zhang Zhang, Tao Huang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Tsinghua Shenzhen International Graduate School(清华大学深圳国际研究生院) The University of Hong Kong(香港大学) INFIFORCE University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Peking University(北京大学)

AI总结 本文针对LeWM的局限提出Traj-LeWM,通过引入潜在轨迹代价结合终点距离的联合评分,在多个机器人与导航任务上实现性能提升,验证了轨迹级信息的互补作用。

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2608.14028 2026-08-17 cs.RO cs.AI 新提交

AdvDex: Learning Dexterous Manipulation from Human Demonstrations via Joint-Aligned Actions and Adversarial Learning

AdvDex:通过关节对齐动作与对抗学习从人类演示中学习灵巧操作

Zhiyue Zhao, Jingyi Wu, Hairuo Liu, Mingyu Liu, Liyang Li, Hengdi Zhang, Tong He, Zhengxue Cheng

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Fudan University(复旦大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Paxini Tech(帕西尼科技)

AI总结 AdvDex是一种统一视觉-语言-动作框架,通过OmniShare数据集、JAAS动作空间与领域对抗学习,实现从人类和机器人演示中学习灵巧操作,提升跨实体泛化与技能迁移能力。

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2608.13925 2026-08-17 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交

CForce: Boosting Parallel Decoding for dLLMs via Consistency Forcing

CForce:通过一致性强制提升扩散大语言模型(dLLMs)的并行解码性能

Yuji Ren, Chenkai Xu, Zhuocheng Gong, Jianguo Li, Zhijie Deng

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Ant Group(蚂蚁集团)

AI总结 本文提出CForce方法,通过一致性强制提升dLLMs的并行解码性能,在LLaDA模型上实验证实其在高并行解码预算下可优化速度-质量权衡。

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2608.13571 2026-08-17 cs.CL cs.AI 新提交

Not All Tokens Are Equal: Inflation-Aware Routing for Agentic LLM Systems

并非所有token都平等:面向智能体大语言模型系统的感知通胀路由

Heming Fu, Shan Lin, Qianqian Xie, Guojun Xiong

机构 * Stony Brook University(石溪大学) Wuhan University(武汉大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

AI总结 针对智能体LLM系统的token通胀问题,提出四阶段路由框架InflationAgent,通过测量通胀、引入CBE信号、最大化SER并采用新鲜升级策略,在GSM8K上优于FrugalGPT。

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