多模态大模型

DiRecT: Safe Diffusion-Based Planning via Receding-Horizon Denoising

DiRecT：基于滚动去噪的安全扩散规划

Paolo Giaretta, Zeyang Li, Navid Azizan

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出DiRecT算法，通过随机最优控制仅在最终干净轨迹上施加约束，避免中间去噪步骤过度约束，实现安全扩散规划，提升安全性和任务性能。

ReactVLA: Fast and Lightweight Reactive Robot Manipulation via Improved Mean Flow Action Generation

ReactVLA: 通过改进的平均流动作生成实现快速轻量级反应式机器人操作

Yanzhao Guo, Wenkai Chen, Jianwei Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Technical Aspects of Multimodal Systems (TAMS), Department of Informatics, Universität Hamburg（汉堡大学信息学系多模态系统技术方面（TAMS）） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出ReactVLA框架，结合改进的平均流动作生成器和注意力残差机制，实现轻量低延迟的实时机器人操作，在模拟和真实任务中性能提升达1.65倍，推理速度提升4倍以上。

From Attacks to Curricula: Learnability-Guided Adversarial Training for Safe Autonomous Driving

从攻击到课程：面向安全自动驾驶的可学习性引导对抗训练

Yuewen Mei, Tong Nie, Jie Sun, Haotian Shi, Wei Ma, Jian Sun

机构 * College of Transportation & Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of Ministry of Education, Tongji University（同济大学交通运输工程学院 & 道路与交通工程教育部重点实验室） ； Department of Civil and Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学土木与环境工程学系） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 提出AlignADV框架，通过偏好对齐生成可解决场景，并利用行为指纹预测策略能力，动态采样课程以提升自动驾驶对抗训练的收敛效率与安全性。

A Stabilized Path-Space Approach to Diffusion-Based Posterior Sampling

一种稳定的路径空间方法用于基于扩散的后验采样

Evan Scope Crafts, Umberto Villa, Saviz Mowlavi, Yanting Ma, Hassan Mansour, Wael H. Ali

机构 * Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)（三菱电机研究实验室） ； Department of Biomedical Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校生物医学工程系） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出一种稳定的路径空间框架，通过随机最优控制与信任域优化，实现非线性逆问题中准确且鲁棒的后验采样。

ECHO: Explainable Co-editing with Human-in-the-loop Operations for Presentation Refinement

ECHO: 基于人在环操作的可解释协同编辑用于演示文稿优化

Yu Fu, Yongqi Kang, Yujia Zhou, Yong Zhao

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对演示文稿创作中用户缺乏细粒度控制的问题，提出ECHO系统，通过多模态意图理解和可解释操作计划，结合“自然语言+视觉选择”范式和解耦的“计划-确认-执行”循环，实现可控的局部编辑，显著降低认知负荷并提升意图映射与空间定位准确率。

Guided Discovery of New Behaviors using Diffusion Policies

使用扩散策略引导发现新行为

Dian Yu, Sebastian Sanokowski, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multimodal(abstract)

AI总结 提出结合Feynman-Kac校正器与引导势能的框架，从扩散策略中挖掘并优化罕见但可行的轨迹，再训练策略以系统发现多样化可执行行为。

Comments Preprint. Supplementary video: https://youtu.be/T7MUvMA67VM

Federated Foundation Models over Vehicular Networks

车辆网络中的联邦基础模型

Kasra Borazjani, Fardis Nadimi, Payam Abdisarabshali, Owen Palinski, Allan Salihovic, Dinh Nguyen, Minghui Liwang, Seyyedali Hosseinalipour

机构 * University of Waterloo（多伦多大学） 纠错

专题命中 多模态生成 ：multi-modal(abstract)

AI总结 本文提出将多模态多任务联邦基础模型（M3T FedFMs）集成到车辆网络中的愿景，结合基础模型的表达力与联邦学习的隐私保护分布式学习能力，并通过Waymo数据集案例验证其潜力。

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