University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校）

FACT: Failure-Aware Causal Training for World-Action Models

FACT：面向世界-动作模型的故障感知因果训练方法

Quanquan Peng, Yutong Liang, Rui Yan, Nicklas Hansen, Xiaolong Wang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

AI总结 FACT是一种故障感知因果世界-动作模型，通过将错误动作转化为训练目标，在模拟与真实双臂操作任务中提升了世界-动作模型的性能，减少了成功偏差导致的未来幻觉。

On-Policy Distillation with Best-of-N Teacher Rollout Selection

基于N最佳教师轨迹选择的在线策略蒸馏

Ke Zhang, Yunjie Tian, Dongdi Zhao, Yijiang Li, Yuanye Liu, Vishal M Patel, Di Fu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； TikTok ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 本文提出BRTS框架，通过选择更准确且与学生行为一致的教师轨迹提升在线策略蒸馏效果，在AIME和AMC基准测试中取得显著改进。

Comments 10 pages, 5 figures

Simulating Organized Group Behavior: New Framework, Benchmark, and Analysis

模拟有组织群体行为：新框架、基准和分析

Xinkai Zou, Yiming Huang, Zhuohang Wu, Jian Sha, Nan Huang, Longfei Yun, Jingbo Shang, Letian Peng

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Meta 纠错

AI总结 本文提出新框架和基准，用于模拟有组织群体决策，通过结构化分析模型提升预测性能，并揭示群体行为随时间的变化及跨群体相似性。

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