机器人 / 具身智能

Advantage-Driven Explicit Memory for Social Navigation

面向社交导航的优势驱动型显式记忆

Yeonsoo Park, Mattia Racca, Guillaume Bono, Steeven Janny, Gianluca Monaci, Tomi Silander, Christian Wolf

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Naver Labs Europe（Naver欧洲实验室） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究针对社交导航任务，提出将非参数化显式记忆集成到循环PPO架构，利用RL优势信号保留关键事件，提升智能体泛化能力与对分布外社交行为的鲁棒性。

Agentic Game Development as a Verifiable Trajectory Data Engine for Scaling World Models

智能体游戏开发：用于扩展世界模型的可验证轨迹数据引擎

Pengfei Zhou, Hexin Wang, Zhengfeiyang Zhang, Yixing Ma, Zhenglin Wan, Kaipeng Zhang, Wangbo Zhao, Yang You

机构 * Cardinal AI Lab（卡迪纳尔人工智能实验室） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； HPC-AI Lab（高性能计算与人工智能实验室） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文指出扩展世界模型的传统策略效率低，提出将游戏开发作为可验证轨迹数据引擎，构建RLHEV后训练范式，为空间世界模型提供高质量奖励信号与长程轨迹数据。

$R^3$: Training Robots to Reason in Natural Language via Reinforcement Learning

R^3：通过强化学习训练机器人以自然语言进行推理

Lehong Wu, Yuxiao Qu, Zheyuan Hu, Ivan Zhang, Limin Wei, Zackory Erickson, Aviral Kumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出R^3方法，通过中间训练和基于准则的强化学习将VLM转化为机器人推理器，在两个测试平台上提升了机器人的探索与泛化能力，优于仅指令式的模仿学习基线。

Comments 42 pages, 23 figures

Beyond Pairwise Feedback: Listwise Vision-Language Supervision for Preference-Based Reward Learning

超越成对反馈：用于基于偏好的奖励学习的列表式视觉-语言监督

Srivalli Katkuri, Maxwell Kawada, Juan Wachs

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本研究提出首个结合视觉-语言模型生成偏好与普拉科特-卢斯模型的列表式奖励学习框架，在Meta-World操纵任务中，其表现与基线相当且更灵活，最佳配置达86%平均成功率。

Comments 13 pages, 10 figures. Srivalli Katkuri and Maxwell Kawada contributed equally to this work

Learning to Act While Waiting: RL Finetuning of Generalist Robot Policies Under Inference Latency

等待时学习行动：考虑推理延迟的通用机器人策略的强化学习微调

Brian Zhu, Momen Khalil, E Harrison, Emanuele Poggi, Philipp Schmitt, Bernd Kast, Philine Meister, Pranav Atreya, Qiyang Li, Finn Ferchau, Cesar Colmenero, Yash Shahapurkar, Gokul Narayanan, Melih Erdogan, Kai Wurm, Georg von Wichert, Oier Mees, Eugen Solowjow, Andrew Wagenmaker, Sergey Levine

机构 * Siemens（西门子） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本研究针对通用机器人策略因推理延迟破坏马尔可夫假设导致标准RL失效的问题，提出ARLI框架，通过状态增强等设计实现延迟下的RL微调，在模拟及真实任务中表现优异。

Comments 25 pages, 12 figures, project website: this https URL (https://async-rl-intermediate-information.github.io/)

Emergent Abilities in Large Language Models: A Survey

大语言模型中的涌现能力：一项综述

Leonardo Berti, Flavio Giorgi, Gjergji Kasneci

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本综述全面梳理大语言模型（LLMs）及大推理模型（LRMs）的涌现能力，分析其定义、出现条件，同时指出其潜在有害行为，强调需完善评估框架与监管监督。

Boosting Reasoning in Large Multimodal Models via Activation Replay

通过激活回放提升大多模态模型的推理能力

Yun Xing, Xiaobin Hu, Qingdong He, Jiangning Zhang, Shuicheng Yan, Shijian Lu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云图实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过激活回放方法提升大模型的多模态推理能力，通过操控低熵激活来增强推理性能，验证了该方法在数学、视觉代理和视频推理等场景中的有效性。

Comments CVPR 2026

Lightweight AI for UAV-Mounted RIS: An Overview

用于无人机搭载可重构智能表面（RIS）的轻量级AI：综述

Sherief Hashima, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Mohamed Rihan, Basem.M. Elhalawany, Hamada Rizk

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文综述用于无人机搭载RIS的轻量级AI技术，涵盖RL、FL等方法，分析现有工作与权衡，确定研究挑战并通过案例展示MAB方案对系统性能的影响。