机器人 / 具身智能

FRAPPE: Infusing World Modeling into Generalist Policies via Multiple Future Representation Alignment

FRAPPE：通过多未来表示对齐将世界建模注入通用策略

Han Zhao, Jingbo Wang, Wenxuan Song, Shuai Chen, Yang Liu, Yan Wang, Haoang Li, Donglin Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 FRAPPE通过多未来表示对齐提升通用机器人策略的世界建模能力，提高微调效率并减少数据依赖，实验证明其在长时序和未见场景中的泛化性能优于现有方法。

Comments Project Website: https://h-zhao1997.github.io/frappe

Computer-Using World Model

计算机使用世界模型

Yiming Guan, Rui Yu, John Zhang, Lu Wang, Chaoyun Zhang, Liqun Li, Bo Qiao, Si Qin, He Huang, Fangkai Yang, Pu Zhao, Lukas Wutschitz, Samuel Kessler, Huseyin A Inan, Robert Sim, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin, Dongmei Zhang

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)

AI总结 CUWM是一种用于桌面软件的世界模型，通过两阶段分解预测UI状态变化，提升测试时动作决策的质量和鲁棒性。

Comments 35 pages, 7 figures

Continual learning and refinement of causal models through dynamic predicate invention

通过动态谓词发明实现因果模型的持续学习与完善

Enrique Crespo-Fernandez, Oliver Ray, Telmo de Menezes e Silva Filho, Peter Flach

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过动态谓词发明实现因果模型的持续学习与完善，利用元解释学习提升推理效率，显著提高样本效率。