多模态大模型

RL Forgets! Towards Continual Policy Optimization

强化学习会遗忘！迈向持续策略优化

Mao-Lin Luo, Zhe-Xu Wang, Zi-Hao Zhou, Bo Ye, Jian Zhao, Min-Ling Zhang, Tong Wei

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Computer Network and Information Integration (Southeast University), Ministry of Education（教育部计算机网络和信息集成重点实验室（东南大学）） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城公司） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 研究持续训练中强化学习易遗忘问题，引入MRCL基准测试，提出持续策略优化框架CPO，通过参数移动正则化减少遗忘，多模型规模实验验证了其有效性。

Open-Vocabulary Object-Goal Navigation by Generalizing Semantic Mapping with Dense CLIP

通过用密集CLIP泛化语义映射实现开放词汇目标导航

Meng Wei, Chenyang Wan, Tai Wang, Yuqiang Yang, Wenzhe Cai, Yilun Chen, Hanqing Wang, Jiangmiao Pang, Xihui Liu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(abstract)

AI总结 研究面向对象的实体导航任务，提出OVExp框架，利用密集CLIP模型展示基于语义地图的目标预测网络泛化能力，设计跨模态转移策略解决训练成本高问题，在ObjectNav基准上对未知目标有强大泛化能力。

Comments Accepted by ICRA 2026

Foundation Models for Software Engineering of Cyber-Physical Systems: the Road Ahead

网络物理系统软件工程的基础模型：未来之路

Chengjie Lu, Pablo Valle, Jiahui Wu, Erblin Isaku, Hassan Sartaj, Aitor Arrieta, Shaukat Ali

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 探讨基础模型在网络物理系统软件工程中的应用，指出除语言模型外其他模型潜力大。通过文献等得出前瞻性研究路线图，突出挑战与机会，还讨论了应用模型的常见挑战，为研究和实践提供指导。

Comments 3 figures, 20 tables, 53 pages

Safety Case Patterns for VLA-based driving systems: Insights from SimLingo

基于VLA的驾驶系统的安全案例模式：来自SimLingo的见解

Gerhard Yu, Fuyuki Ishikawa, Oluwafemi Odu, Alvine Boaye Belle

机构 * York University（约克大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(abstract)

AI总结 针对VLA驾驶系统提出RAISE安全案例设计方法，通过扩展HARA和定制模式，结合SimLingo案例验证其构建基于证据的安全声明的有效性。