Huawei（华为）

RoboHarness: Memory-Driven Orchestration of Heterogeneous Robot Policies for Long-Horizon Planning

RoboHarness：用于长期规划的异构机器人策略的内存驱动编排

Jinbang Huang, Yuanzhao Hu, Zhiyuan Li, Ran Qi, Yixin Xiao, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Labs（2012实验室） 纠错

AI总结 针对长期机器人任务需多种能力、异构策略编排难的问题，提出RoboHarness框架，通过多模态执行内存等表征策略能力边界，经内存桥接稳定策略交接，实验验证其在长期规划和分布外鲁棒性上有显著提升。

Comments 21 pages, 8 figures

PilotRL: Training Language Model Agents via Global Planning-Guided Progressive Reinforcement Learning

PilotRL: 通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理

Keer Lu, Chong Chen, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） 纠错

AI总结 PilotRL通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理，提升长周期决策能力。