University of Toronto（多伦多大学）

SimFoundry: Modular and Automated Scene Generation for Policy Learning and Evaluation

SimFoundry: 用于策略学习和评估的模块化自动化场景生成

Nadun Ranawaka, Josiah Wong, Wei-Lin Pai, Wei-Teng Chu, Tianyuan Dai, Masoud Moghani, Hang Yin, Yunfan Jiang, Wesley Durbano, Brandon Huynh, Yu Fang, Danfei Xu, Ruohan Zhang, Li Fei-Fei, Linxi Fan, Bowen Wen, Ajay Mandlekar, Yuke Zhu

机构 * NVIDIA ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 提出SimFoundry系统，从视频零样本构建仿真场景，支持对象、场景和任务编辑，生成数字孪生与数字表亲，提升策略在真实世界的泛化能力，实验显示仿真评估与真实性能高度相关。

Geometry-Aware Sampling-Based Motion Planning on Riemannian Manifolds

基于几何感知的黎曼流形上运动规划

Phone Thiha Kyaw, Jonathan Kelly

机构 * Institute for Aerospace Studies, University of Toronto（航空航天研究 institute，多伦多大学） 纠错

AI总结 本文提出基于采样的运动规划框架，直接在黎曼流形上操作，利用黎曼几何距离近似和自然梯度引导局部规划，实验证明其在非欧几里得几何下能生成更优轨迹。

Comments In Proceedings of the 17th World Symposium on the Algorithmic Foundations of Robotics (WAFR), Oulu, Finland, Jun 15-17, 2026

Generative Experiences for Digital Mental Health Interventions: Evidence from a Randomized Study

生成体验用于数字心理健康干预：来自随机研究的证据

Ananya Bhattacharjee, Michael Liut, Matthew Jörke, Diyi Yang, Emma Brunskill

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto Mississauga（多伦多大学滑铁卢分校） 纠错

AI总结 本文提出生成体验范式，通过动态构建干预体验提升数字心理健康干预效果，实验显示GUIDE在减压和用户体验方面显著优于基线对照。

Corrigibility Transformation: Constructing Goals That Accept Updates

可修正性转换：构建接受更新的目标

Rubi Hudson

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 该研究提出一种可修正性转换方法，可在不牺牲性能的情况下将几乎任何目标转换为可修正版本，能诱导AI产生可修正行为，为AI安全提供了关键的可修正目标方案。