大模型推理能力

Robot-R1: Reinforcement Learning for Enhanced Embodied Reasoning in Robotics

Robot-R1: 通过强化学习提升机器人中的具身推理

Dongyoung Kim, Sumin Park, Huiwon Jang, Jinwoo Shin, Jaehyung Kim, Younggyo Seo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Yonsei University（延世大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； RLWRLD 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Robot-R1通过强化学习提升机器人中的具身推理，优于SFT方法并超越GPT-4o在低级动作控制推理任务中

Comments NeurIPS 2025

Multi-Agent Formation Navigation Using Diffusion-Based Trajectory Generation

基于扩散的多智能体编队导航

Hieu Do Quang, Chien Truong-Quoc, Quoc Van Tran

机构 * Department of Mechatronics, School of Mechanical Engineering, Hanoi University of Science and Technology（机械工程系，河内科学与技术大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出基于扩散模型的多智能体编队导航方法，通过生成领头者中点轨迹实现平滑运动，有效应对复杂环境中的编队控制问题。

Comments 8 pages, 3 figures, full version of a paper submitted to a conference

Evaluating Foundation Models' 3D Understanding Through Multi-View Correspondence Analysis

通过多视角对应分析评估基础模型的3D理解

Valentina Lilova, Toyesh Chakravorty, Julian I. Bibo, Emma Boccaletti, Brandon Li, Lívia Baxová, Cees G. M. Snoek, Mohammadreza Salehi

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种无需微调的3D场景理解基准，评估基础模型在多视角下的3D推理能力，展示DINO编码器在大视角变化下的竞争力。

Comments NeurIPS 2025 UniReps workshop, to be published in PMLR