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

Diagnosing Compositional Generalization in Sequential Robot Tasks

诊断序列机器人任务中的组合泛化问题

Yixiao Wang, Cheng-En Wu, Lingfeng Sun, Pengcheng Wang, Xiang Ji, Boyuan Liang, Guojian Zhan, Masayoshi Tomizuka

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

AI总结 本文针对序列机器人操作的组合泛化问题，将泛化差距分解为三类偏移，发现结构化子集覆盖动作相关依赖即可实现高分布外性能，微调单演示可大幅提升OOD成功率，提出数据收集应优先依赖覆盖。

CLIFT: Turning Gemini Robotics On-Device into Humanoid Specialists via Non-Invasive Closed-Loop Iterative Fine-Tuning

CLIFT：通过非侵入式闭环迭代微调将Gemini机器人端侧模型转化为人形机器人专家

Yuxin Chen, Hari Srikanth, Nathan Jew, Menglin Wu, Pengcheng Wang, Junli Ren, Masayoshi Tomizuka, Peng Xu, Jinyu Xie, Thomas Tian

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

AI总结 本研究针对闭源机器人模型的托管式SFT API范式，提出CLIFT方法，在不访问模型内部机制的情况下，将Gemini机器人端侧模型经两次飞轮循环提升至接近完美的敏捷接触任务成功率。

Teaching Video Generators to Remember: Eliciting Dynamic Memory for Out-of-Sight State Evolution

教会视频生成器记忆：为不可见状态演化引出动态记忆

Tianshuo Xu, Yichen Xie, Depu Meng, Chensheng Peng, Quentin Herau, Bo Jiang, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition（应用直觉） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 针对视频生成模型在观测中断时状态冻结的问题，提出ReMind框架，通过面向记忆的数据构建、事件感知训练和缓存适配，利用KV缓存机制实现动态记忆，在STEVO-Bench和恢复任务上取得最佳成绩。

Demystifying Video Reasoning

揭秘视频推理

Ruisi Wang, Zhongang Cai, Fanyi Pu, Junxiang Xu, Wanqi Yin, Maijunxian Wang, Ran Ji, Chenyang Gu, Bo Li, Ziqi Huang, Hokin Deng, Dahua Lin, Ziwei Liu, Lei Yang

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文通过实验揭示视频扩散模型中的推理主要发生在去噪步骤中，提出链式步骤（CoS）机制，并发现工作记忆、自我修正和感知先行等涌现行为，最后提出一种无需训练的集成策略来提升推理能力。

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