机器人 / 具身智能

MobileWorldBench: Towards Semantic World Modeling For Mobile Agents

MobileWorldBench: 向移动智能体的语义世界建模迈进

Shufan Li, Konstantinos Kallidromitis, Akash Gokul, Yusuke Kato, Kazuki Kozuka, Aditya Grover

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； Panasonic AI Research（松下人工智能研究） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MobileWorldBench通过语义世界模型提升移动智能体任务成功率

Comments 21 pages, 13 figures

A4-Agent: An Agentic Framework for Zero-Shot Affordance Reasoning

A4-Agent: 一种用于零样本 affordance 推理的代理框架

Zixin Zhang, Kanghao Chen, Hanqing Wang, Hongfei Zhang, Harold Haodong Chen, Chenfei Liao, Litao Guo, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Knowin 纠错

专题命中 具身推理 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 A4-Agent 提出一种无需训练的代理框架，通过三个阶段的流水线实现零样本 affordance 推理，优于现有监督方法。

Deep Learning Perspective of Scene Understanding in Autonomous Robots

自主机器人场景理解的深度学习视角

Afia Maham, Dur E Nayab Tashfa

专题命中 具身推理 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文从深度学习角度综述了自主机器人场景理解中的关键技术，包括目标检测、语义分割、深度估计等，探讨了其在动态环境中的应用与挑战。

Comments 11 pages. Review Paper on Deep Learning Perspective of Scene Understanding in Autonomous Robots

Modular connectivity in neural networks emerges from Poisson noise-motivated regularisation, and promotes robustness and compositional generalisation

神经网络中的模块化连接源于受泊松噪声启发的正则化，并促进鲁棒性和组合泛化

Daoyuan Qian, Qiyao Liang, Ila Fiete

机构 * McGovern Institute for Brain Research, Massachusetts Institute of Technology, MA 02139, U.S.A.（麦戈文脑科学研究所，麻省理工学院） ； K. Lisa Yang Integrative Computational Neuroscience Center in the Yang-Tan Collective（李嘉诚整合计算神经科学中心） ； Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology, MA 02139, U.S.A.（脑科学与认知科学系，麻省理工学院） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology, MA 02139, U.S.A.（电气工程与计算机科学系，麻省理工学院） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究通过受泊松噪声启发的正则化方法，揭示了神经网络中模块化连接的形成机制，并展示了其在提升鲁棒性和泛化能力方面的优势。

Rethinking the Reliability of Multi-agent System: A Perspective from Byzantine Fault Tolerance

重新思考多智能体系统可靠性：从拜占庭容错的角度出发

Lifan Zheng, Jiawei Chen, Qinghong Yin, Jingyuan Zhang, Xinyi Zeng, Yu Tian

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从拜占庭容错角度研究基于大语言模型的智能体可靠性，提出CP-WBFT机制提升多智能体系统稳定性与可靠性。