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

2026-07-22 至 2026-07-22 共收录 2 篇

2604.26182 2026-07-22 cs.CV cs.AI cs.LG 版本更新

Lifting Embodied World Models for Planning and Control

提升具身世界模型用于规划与控制

Alex N. Wang, Trevor Darrell, Pavel Izmailov, Yutong Bai, Amir Bar

机构 * Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系）； BAIR, UC Berkeley（伯克利大学BAIR）

AI总结本文提出一种轻量级策略，将高层动作映射到低层关节动作序列，结合冻结的世界模型，实现预测未来观察的提升世界模型，有效降低规划复杂度。

Comments Accepted to ECCV2026. Edited policy masking

2507.21638 2026-07-22 cs.AI cs.LG cs.MA cs.RO 版本更新

Assistax: A Multi-Agent Hardware-Accelerated Reinforcement Learning Benchmark for Assistive Robotics

Assistax: 一个用于辅助机器人的多智能体硬件加速强化学习基准

Leonard Hinckeldey, Elliot Fosong, Rimvydas Rubavicius, Elle Miller, Trevor McInroe, Fan Zhang, Patricia Wollstadt, Stefano V. Albrecht, Subramanian Ramamoorthy

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）； Stanford University（斯坦福大学）

AI总结提出Assistax基准，利用JAX硬件加速和基于多智能体强化学习的辅助机器人任务，实现高达370倍加速，并测试机器人的零样本协调能力。

Comments Accepted at the Reinforcement Learning Conference 2026