University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）

TACTFUL: Tactile-Driven Exploration For Object Localization and Identification in Confined Environments

TACTFUL: 受限环境中的触觉驱动探索用于物体定位与识别

Shivani Kamtikar, Chung Hee Kim, Camilla Tabasso, Tye Brady, Joshua Migdal, Taskin Padir

机构 * Amazon Fulfillment Technologies & Robotics（亚马逊履约技术与机器人） ； Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校西贝尔计算与数据科学学院） ； Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

AI总结 提出无视觉触觉探索框架TACTFUL，使多指机器人通过动态奖励策略平衡全局探索与局部表面细化，实现物体自主发现与识别，平均重建误差0.015米，成功率77%。

Comments IROS 2026

LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

LaGO：面向在线强化学习的潜在动作引导

Kuan-Yen Liu, Ren-Jyun Huang, Ti-Rong Wu

机构 * Siebel School of Computing（计算科学系） ； Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign, USA（数据科学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国） ； Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University, Taiwan（计算机科学系，National Yang Ming Chiao Tung大学，台湾） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（信息科学研究所， Academia Sinica，台湾） 纠错

AI总结 提出LaGO框架，利用预训练大语言模型作为潜在动作先验，软引导在线策略优化，在离散和连续控制基准上显著提升奖励与成功率。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Large Language Models for Planning (LM4Plan)

Trimming the Long-Tail of Visual World Modeling Evaluation

修剪视觉世界建模评估的长尾

Bingxuan Li, Yining Hong, Cheng Qian, Hyeonjeong Ha, Jiateng Liu, Zhenhailong Wang, Yue Guo, Yunzhu Li, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对视觉世界模型在罕见物理交互上泛化不足的问题，提出Tailor-Bench基准，通过常规、非常规和不可能三种场景模式系统评估模型推理能力，揭示长尾性能差距。

Data-Forcing Distillation: Restoring Diversity and Fidelity in Few-Step Video Generation

数据强制蒸馏：恢复少步视频生成中的多样性和保真度

Siyi Chen, Shaowei Liu, Yixuan Jia, Zian Wang, Huan Ling, Qing Qu, Jun Gao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； NVIDIA（英伟达） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 针对分布匹配蒸馏（DMD）在少步视频生成中出现的模式坍塌和过饱和问题，提出数据强制蒸馏（DFD）框架，通过教师评分差异引导学生接近真实数据分布，仅需一行代码修改即可恢复多样性和保真度。