University of Washington（华盛顿大学）

One Frozen Simulator Is Not Enough: Simulator Collapse in Multi-Agent RL

单个冻结模拟器不够：多智能体强化学习中的模拟器崩溃问题

Simon Yu, Nicholas Tomlin, Marwa Abdulhai, Ximing Lu, Derek Chong, Abe Hou, Dilara Soylu, Sergey Levine, Christopher D. Manning, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 针对人机交互多智能体强化学习中单个LLM模拟器导致的策略泛化缺陷，提出Verbalized Sampling和Co-Training两种方案，在多轮基准测试和真实用户研究中显著提升了性能，发布了开源框架SCOPE。

Comments 41 pages, 28 figures

GenFAR: A generalized representation of brain structure, derived from 49,246 multi-cohort MRIs via deep learning

GenFAR：基于49246例多队列MRI通过深度学习得到的脑结构通用表征

Vishnu M. Bashyam, Guray Erus, Junhao Wen, Pratik Chaudhari, Randa Melhem, Sindhuja Govindarajan Tirumalai, Gareth Harman, Yong Fan, Colin L. Masters, Paul Maruff, Sterling C. Johnson, Jurgen Fripp, Duygu Tosun, John C. Morris, Daniel S. Marcus, Pamela LaMontagne, Tammie Benzinger, Susan R. Heckbert, Mark Espeland, Marilyn S. Albert, Andrew J. Saykin, Paul M. Thompson, Timothy J. Hohman, Susan M. Resnick, R. Nick Bryan, Murat Bilgel, Yang An, David A. Wolk, Li Shen, Haochang Shou, Ilya M. Nasrallah, Christos Davatzikos

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） ； University of Wisconsin School of Medicine and Public Health（威斯康星大学医学与公共卫生学院） ； CSIRO Health and Biosecurity（联邦科学与工业研究组织健康与生物安全部） ； CSIRO（联邦科学与工业研究组织） ； University of California, San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Wake Forest School of Medicine（维克森林医学院） ； Johns Hopkins University School of Medicine（约翰霍普金斯大学医学院） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Southern California（南加利福尼亚大学） 纠错

AI总结 GenFAR是基于49246例多队列MRI的模块化深度学习框架，通过17类任务训练得到通用脑表征，可提升二级预测器的样本效率与准确性

TMRL: Diffusion Timestep-Modulated Pretraining Enables Exploration for Efficient Policy Finetuning

TMRL: 差分时间步调节预训练实现高效策略微调的探索

Matthew M. Hong, Jesse Zhang, Anusha Nagabandi, Abhishek Gupta

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） 纠错

AI总结 本文提出TMRL框架，通过结合行为克隆预训练与强化学习微调，解决预训练中动作分布狭窄的问题，提升机器人策略微调的样本效率。

Deep Fictitious Play-Based Potential Differential Games for Learning Human-Like Interaction at Unsignalized Intersections

基于深度虚拟博弈的势微分博弈：用于学习无信号交叉口的类人交互

Kehua Chen, Ryan Feng Lin, Shucheng Zhang, Yinhai Wang

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington（华盛顿大学土木与环境工程系） 纠错

AI总结 本研究提出DFP-PDG框架，首次用深度虚拟博弈学习无信号交叉口类人交互驾驶策略，经INTERACTION数据集验证有效，可捕捉驾驶风格差异并保证收敛。