California Institute of Technology（加州理工学院）

CLF-RL: Control Lyapunov Function Guided Reinforcement Learning

CLF-RL：控制李雅普诺夫函数引导的强化学习

Kejun Li, Zachary Olkin, Yisong Yue, Aaron D. Ames

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 CLF-RL通过结合基于模型的轨迹生成和控制李雅普诺夫函数，提升双足机器人运动策略的鲁棒性和性能。

Comments 8 pages; 7 figures

How and Why LLMs Generalize: A Fine-Grained Analysis of LLM Reasoning from Cognitive Behaviors to Low-Level Patterns

LLMs如何泛化：从认知行为到低级模式的细粒度分析

Haoyue Bai, Yiyou Sun, Wenjie Hu, Shi Qiu, Maggie Ziyu Huan, Peiyang Song, Robert Nowak, Dawn Song

机构 * University of Wisconsin, Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文通过细粒度分析揭示LLMs在SFT和RL微调下的泛化差异，提出基于核心技能的基准测试，揭示RL模型在推理稳定性上的优势。

Reconstructing Hand-Held Objects in 3D from Images and Videos

从图像和视频中重建手持物体的三维结构

Jane Wu, Georgios Pavlakos, Georgia Gkioxari, Jitendra Malik

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Caltech（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于3D手和物体联合重建的方法，通过检索增强重建实现对视频中手持物体的高效三维重建。

Comments 3DV 2026, Project page: https://janehwu.github.io/mcc-ho