Microsoft（微软）

FM-VLA: Force-based Memory for Vision-Language-Action Models in Contact-Rich Manipulation

FM-VLA：用于接触丰富操作中视觉-语言-动作模型的基于力的记忆

Ruicheng Li, Qixiu Li, Ruichun Ma, Yu Deng, Lin Luo, Zhiying Du, Jianfeng Xiang, Huizhi Liang, Ruicheng Wang, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 研究针对视觉-语言-动作模型在接触丰富操作中的时间上下文推理问题，提出FM-VLA模型，通过基于力的记忆编码及投影，利用累积接触事件历史指导操作，在相关任务上评估，轻量级力记忆表现出色，显著优于基线方法。

LLM-as-a-Coach: Experiential Learning for Non-Verifiable Tasks

大语言模型作为教练：不可验证任务的体验式学习

Tianzhu Ye, Li Dong, Guanheng Chen, He Zhu, Xun Wu, Shaohan Huang, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 研究不可验证任务，提出体验式学习（EL），将LLM反馈模型从评判转为教练，通过提炼体验知识提供密集监督，在开放式任务上表现优于基于规则的RL，泛化性好且减轻奖励作弊。

SciForma: Structure-Faithful Generation of Scientific Diagrams

SciForma：科学图表的结构忠实生成

Yuxuan Luo, Peng Zhang, Xinjie Zhang, Xun Guo, Zhouhui Lian, Yan Lu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机技术研究所） ； State Key Lab of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 研究针对科学图表结构保真度问题，提出SciForma框架，分解图表质量为三个结构轴，用M-DPO优化，策划训练和评估数据，实现迭代编辑，使SciForma-9B超越开源基线和GPT-Image-1.5，提升科学图表生成的结构保真度。

Comments 30 pages, 21 figures

ReViV: Reconstructing the Viewer and the View in 4D from Monocular Egocentric Video

ReViV：从单目自我中心视频中重建4D中的观看者和视图

Xiaozhong Lyu, Gen Li, Zhiyin Qian, Xucong Zhang, Marc Pollefeys, Siyu Tang

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Microsoft（微软） 纠错

AI总结 研究旨在从单目自我中心视频重建4D中的观看者和视图，提出ReViV框架，将任务建模为学习多模态信号联合概率分布，由掩码生成自我中心变压器驱动，在多基准测试中展现出高精度和效率，还保持了竞争力强的自我中心深度估计，且代码模型开源。

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