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MPCoT: Reward-Guided Multi-Path Latent Reasoning for Test-Time Scalable Vision-Language-Action

MPCoT: 奖励引导的多路径潜在推理用于测试时可扩展的视觉-语言-动作

Boyang Zhang, Lianlei Shan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（波士顿大学电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机系） 纠错

AI总结 提出MPCoT框架，通过奖励引导的多路径潜在推理，在保持零推理令牌和原始动作接口的同时，提升长时域和高不确定性控制任务中的VLA策略性能。

Comments 14 pages, 5 figures, submitted to CoRL

MoDex: A Diffusion Policy for Sequential Multi-Object Dexterous Grasping

MoDex：用于顺序多物体灵巧抓取的扩散策略

Haofei Lu, Hongjia Liu, Yifei Dong, Florian T. Pokorny, Jens Lundell, Danica Kragic

机构 * Department of Robotics, Perception and Learning, KTH Royal Institute of Technology（机器人、感知与学习系，皇家理工学院） ； Robotics and Autonomous Systems at University of Turku（图尔库大学机器人与自主系统） 纠错

AI总结 提出MoDex扩散策略，通过对抗空间和点云条件预测抓取姿态，实现单只灵巧手顺序抓取多物体而不释放已抓物体，并通过两阶段训练（模仿学习+强化学习微调）提升成功率。

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