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From Human-Level AI Tales to AI Leveling Human Scales

从人类水平AI故事到AI人类尺度

Peter Romero, Fernando Martínez-Plumed, Zachary R. Tidler, Matthieu Téhénan, Sipeng Chen, Álvaro David Gómez Antón, Luning Sun, Manuel Cebrian, Lexin Zhou, Yael Moros Daval, Daniel Romero-Alvarado, Félix Martí Pérez, Kevin Wei, José Hernández-Orallo

机构 * Valencian Research Institute of Artificial Intelligence, Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚人工智能研究所，瓦伦西亚理工大学） ； Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, University of Cambridge（勒弗休姆未来智能中心，剑桥大学） ； The Psychometrics Centre, University of Cambridge（心理测量中心，剑桥大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Center for Automation and Robotics, Spanish National Research Council（自动化与机器人中心，西班牙国家研究委员会） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Cambridge, Department of Computer Sciences and Technology（剑桥大学计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文提出一种框架，通过校准项目以'世界人口'为基准，建立人类锚定的共同尺度，以更准确评估AI能力。

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STAR: Learning Diverse Robot Skill Abstractions through Rotation-Augmented Vector Quantization

STAR：通过旋转增强的向量量化学习多样化的机器人技能抽象

Hao Li, Qi Lv, Rui Shao, Xiang Deng, Yinchuan Li, Jianye Hao, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

AI总结 STAR通过旋转增强的向量量化和因果技能变压器，提升机器人技能学习与组合，实现复杂行为完成，在LIBERO基准和现实任务中表现优越。

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Journal ref Proceedings of the 42st International Conference on Machine Learning, PMLR 267, 2025