Tencent（腾讯）

SixthSense: Task-Agnostic Proprioception-Only Whole-Body Wrench Estimation for Humanoids

SixthSense：面向人类oid的无任务依赖的本体感知-only全身 wrench 估计

Xingzhou Chen, Xiayan Xu, Yan Ning, Jiyu Yu, Yizheng Zhang, Siyi Qian, Lingzhu Xiang, Jiahao Chen, Yuquan Wang, Haodong Zhang, Ling Shi

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人实验室） 纠错

AI总结 本文提出SixthSense，一种基于本体感知和IMU数据的无任务依赖方法，用于估计人类oid的全身接触时间和位置及外部wrench，解决浮动物理动力学和不确定接触位置的难题。

Embedding-based In-Context Prompt Training for Enhancing LLMs as Text Encoders

基于嵌入的上下文提示训练：增强LLM作为文本编码器

Ailiang Lin, Zhuoyun Li, Keyu Mao, Kotaro Funakoshi, Manabu Okumura

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究院） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 本文提出EPIC方法，通过上下文学习生成高质量嵌入，减少计算负担，实验表明在MTEB基准上取得新突破。

Model-Based Proactive Cost Generation for Learning Safe Policies Offline with Limited Violation Data

基于模型的主动成本生成：用于在有限违规数据下学习安全策略

Ruiqi Xue, Lei Yuan, Kainuo Cheng, Jing-Wen Yang, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Polixir Technologies Nanjing, China（南京Polixir科技有限公司） ； Tencent Game AI Center Shenzhen, China（腾讯深圳游戏AI中心） 纠错

AI总结 本文提出PROCO框架，利用大语言模型整合自然语言知识，通过构建保守成本函数和模型基于的模拟，减少约束违规并提升安全性，适用于离线数据中极少或无违规样本的高风险场景。

Beyond Semantic Relevance: Counterfactual Risk Minimization for Robust Retrieval-Augmented Generation

超越语义相关性：为鲁棒检索增强生成的反事实风险最小化

Peiyang Liu, Qiang Yan, Ziqiang Cui, Di Liang, Xi Wang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（软件工程国家工程研究中心，北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent Technology（腾讯科技） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出CoRM-RAG框架，通过因果干预模拟用户偏差来提升检索鲁棒性，在对抗性场景中优于传统检索器和重排序器。