University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

OGPO: Sample Efficient Full-Finetuning of Generative Control Policies

OGPO：生成控制策略的样本高效全微调

Sarvesh Patil, Mitsuhiko Nakamoto, Manan Agarwal, Shashwat Saxena, Jesse Zhang, Giri Anantharaman, Cleah Winston, Chaoyi Pan, Douglas Chen, Nai-Chieh Huang, Zeynep Temel, Oliver Kroemer, Sergey Levine, Abhishek Gupta, Hongkai Dai, Paarth Shah, Max Simchowitz

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 提出OGPO算法，通过离策略评论网络和修改的PPO目标，实现生成控制策略的样本高效微调，在多种操作任务上达到最优性能，并能在无专家数据下微调不良初始化的行为克隆策略。

Comments Website: https://simchowitzlabpublic.github.io/ogpo-site/ Code: https://github.com/simchowitzlabpublic/OGPO_public

Focus Then Listen: An Empirical Study of Plug-and-Play Audio Enhancer for Noise-Robust Large Audio Language Models

先聚焦后聆听：探索用于噪声鲁棒的大规模音频语言模型的即插即用音频增强器

Han Yin, Yang Xiao, Younghoo Kwon, Ting Dang, Jung-Woo Choi

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 提出即插即用的音频增强器FTL，通过分离语音与非语音并利用模态路由器预测目标模态，生成任务自适应增强信号，无需微调即可提升LALMs在噪声环境下的性能。

Comments Accepted by ICML 2026 Workshop (Machine Learning for Audio)

Random Matrix Theory for Deep Learning: Beyond Eigenvalues of Linear Models

深度学习中的随机矩阵理论：超越线性模型的特征值

Zhenyu Liao, Michael W. Mahoney

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China（电子信息与通信学院，华中科技大学，武汉，中国） ； ICSI, LBNL, and Department of Statistics University of California, Berkeley, USA（ICSI、LBNL 和加州大学伯克利分校统计系，美国） 纠错

AI总结 本文扩展了传统随机矩阵理论，以应对非线性深度学习模型在高维比例 regime 中的挑战，提出高维等价概念，统一并泛化确定性等价和线性等价，系统解决高维性、非线性和分析通用特征谱函数的难题。

Comments 30 pages, 6 figures; extended technical report version of the IEEE SPM article, with appendices, minor corrections, and clarified derivations

Journal ref IEEE Signal Processing Magazine (Volume: 43, Issue: 2, March 2026) 93 - 106

QuantV2X: A Fully Quantized Multi-Agent System for Cooperative Perception

QuantV2X：一种用于协同感知的全量化多智能体系统

Seth Z. Zhao, Huizhi Zhang, Zhaowei Li, Juntong Peng, Anthony Chui, Zewei Zhou, Zonglin Meng, Hao Xiang, Zhiyu Huang, Fujia Wang, Ran Tian, Chenfeng Xu, Bolei Zhou, Jiaqi Ma

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NCSU（北卡罗来纳州立大学） ； Purdue University（普渡大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 提出首个全量化多智能体系统QuantV2X，通过端到端量化策略同时降低计算负载和传输带宽，在低比特约束下达到与全精度相当的精度，并显著降低延迟、提升mAP30。

Comments ECCV 2026