Tsinghua University（清华大学）

Beyond Isolation: Unlocking Reinforcement Learning Component Synergy for Sample-Efficient Continuous Control

超越孤立：解锁强化学习组件协同以实现样本高效的连续控制

Qi Zhao, Guozheng Ma, Yilun Kong, Lu Li, Haoyu Wang, Zilin Wang, Tiantian Zhang, Yuxing Wang, Jian Sha, Yongzhe Chang, Xueqian Wang, Dacheng Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对强化学习组件孤立问题，提出协调模型表示等三个维度的ROSER框架，在连续控制基准上性能优于基线及单纯堆叠方法，为样本高效智能体开发提供了整体设计思路。

Comments 27 pages including appendix, 10 figures, 12 tables

DocMemo: Dynamic Evidence Discovery via Probabilistic Memory-Guided Retrieval for Multi-Modal Document Understanding

DocMemo：面向多模态文档理解的概率记忆引导检索动态证据发现框架

Hanshu Yao, Janfeng Zhong, Niu Lian, Jinpeng Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 针对长文档理解的静态检索与跨轮记忆局限，提出记忆引导框架DocMemo，通过三层记忆与多轮优化实现动态证据发现，在3个基准上取得SOTA性能。

Comments DocMemo is a memory-guided framework for long-document reasoning that uses tri-level memory and dynamic Bayesian belief updating to overcome static retrieval limits and improve evidence tracking. 16 pages, 4 figures, 14 tables

Real-time Whole-Body Motion Planning for Mobile Manipulators Carrying Arbitrarily Shaped Payloads via Kinematically-Coupled SVSDF

基于运动学耦合SVSDF的移动操作臂携带任意形状负载的实时全身运动规划

Yisheng Li, Longji Yin, Tingrui Zhang, Ruize Xue, Haoda Zhu, Nan Chen, Siqi Liang, Yuxi Liu, Fu Zhang

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 本文提出基于KC-SVSDF的移动操作臂实时全身运动规划框架，通过链分解碰撞检查等方法，可可靠在复杂环境中运输大型非凸任意形状负载。

A Haptic Robot Finger Designed for Guqin Instrument Playing

用于古琴演奏的触觉机器人手指

Tianwei Zhang, Hanming Yan, Yang Yang. Ziya Wang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳市人工智能与机器人研究院） ； The Chinese University of Hong Kong - Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Physics and Optoelectronic Engineering, Shenzhen University（深圳大学物理与光电工程学院） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

AI总结 该研究设计了一款模仿人类手指的高精度触觉传感机器人指尖，以古琴为验证场景，开展了古琴弦接触相关任务的验证，将触觉传感与机器人技术结合，助力世界遗产保护与文化传播。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Haptics

Cross-View Action Consistency for Camera-Robust Vision-Language-Action Policies

面向相机鲁棒性的视觉-语言-动作策略的跨视图动作一致性

Bingqi Huang, Bingchuan Wei, Xuan Wang, Yingkai Cai, Zhaokui Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Informatics Institute, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学信息学研究所） ； Faculty of Science, Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学理学院） 纠错

AI总结 本研究针对视觉-语言-动作策略的相机鲁棒性问题，提出跨视图动作一致性正则化方法，在LIBERO-Plus数据集及真实机器人任务上均显著提升了相机扰动下的策略性能。

Science Edge Evaluation: SEE the Missing Step Toward Real Scientific Discovery

科学边缘评估：SEE——迈向真实科学发现的缺失环节

Taolin Han, Yuchen Zhang, Jinghang Wang, Yun Wu, Wai Yuet Chiu, Zhaohai Li, Yifei Zhang, Jinxin Wang, Yuhao Zhou, Chen Zhao, Jiajia Li, Jiaxin Li, Qile Jin, Kewei Sun, Shuang Wu, Weiqi Zhai, Renquan Lv, Junchao Li, Ruodan Chen, Qingteng Chen, Zhibo Yang, Hu Wei, Lin Qu, Shuai Bai, Bing Zhao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究构建多模态基准SEE评估19个MLLMs，发现其仅达48.7%准确率，通用模型优于专用模型，工具使用可提至52.7%但仍难实现科学发现所需的证据约束推断，需从解释转向推导。

Simple-OPD: Demystifying Warm-up for On-policy Distillation

Simple-OPD：揭开策略内蒸馏的预热阶段之谜

Tao Liu, Taiqiang Wu, Mao Zheng, Xuan Luo, Runming Yang, Xuewei Yang, Junjie Wang, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文通过数据与训练视角研究OPD的预热阶段，发现预热依赖教师兼容CoT监督、LoRA近饱和训练优于全参数SFT，提出Simple-OPD方法并验证其有效性与鲁棒性。

ArchEGraph: A Large-Scale Graph Dataset for Geometry-Topology-Physics Aligned Building Energy Modeling

ArchEGraph：用于几何-拓扑-物理对齐的建筑能源建模的大规模图数据集

Yihui Li, Yihui Chen, Kaidi Zha, Xiaoyue Yan, Zhexuan Yu, Shiqi Dai, Jun Xiao, Jun Yin, Ramon Elias Weber, Borong Lin

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

AI总结 研究提出ArchEGraph大规模图数据集，定义两个基准任务并开展泛化实验，为建筑能源建模的几何-拓扑-物理耦合研究提供统一测试平台，支持替代模型开发评估。

Comments 26 pages, 13 figures, submitted to a conference

GraphVerse: A Comprehensive Visual Graph Reasoning Benchmark for Multimodal Large Language Models

GraphVerse：面向多模态大语言模型的综合性视觉图推理基准

Yuanfu Sun, Yuanhang Ren, Kang Li, Chuanhao Ji, Jiaxi Li, Jiajin Liu, Ninghao Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University（纽约大学） ； Sensetime Research（商汤科技研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； New York University Shanghai（上海纽约大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 针对现有多模态大语言模型（MLLMs）评估缺乏结构化视觉推理测试的问题，提出GraphVerse基准，通过以图为中心的图像编辑（GIE）策略和VGR-Score指标，评估MLLMs在单/配对图像场景下的视觉图推理能力，揭示其相关局限并验证方法有效性。

Comments 33 pages, 16 figures

Solver-Guided Reasoning for Mixed-Equilibrium Strategies

求解器引导的混合策略均衡推理

Han Wang, Philippe Beardsell, Boning Li, Aaron Sasmita, Shuai Li, Hongyuan Zha, Baoxiang Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； GTO Wizard ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

AI总结 本研究提出混合策略决策树（MDT），用求解器输出引导LLM在博弈中的均衡推理，在无限制德州扑克8种LLM配置下，将与均衡的L1距离降低52.6%，且策略可移植性良好。