The University of Hong Kong（香港大学）

UniVTAC: A Unified Simulation Platform for Visuo-Tactile Manipulation Data Generation, Learning, and Benchmarking

UniVTAC：一种用于视觉-触觉操作数据生成、学习和评估的统一仿真平台

Baijun Chen, Weijie Wan, Tianxing Chen, Xianda Guo, Congsheng Xu, Yuanyang Qi, Haojie Zhang, Longyan Wu, Tianling Xu, Zixuan Li, Yizhe Wu, Rui Li, Xiaokang Yang, Ping Luo, Wei Sui, Yao Mu

机构 * ScaleLab, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学ScaleLab） ； D-Robotics ； ViTai Robotics ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 UniVTAC提出了一种统一的视觉-触觉数据生成平台，通过训练触觉中心的编码器和基准任务提升机器人操作的成功率。

Comments Website: https://univtac.github.io/

TraceMem: Weaving Narrative Memory Schemata from User Conversational Traces

TraceMem: 从用户对话轨迹编织叙事记忆图式

Yiming Shu, Pei Liu, Tiange Zhang, Ruiyang Gao, Jun Ma, Chen Sun

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Nankai University（南开大学） 纠错

AI总结 TraceMem通过三阶段流程从用户对话轨迹中编织叙事记忆图式，提升多跳和时间推理能力。

Training deep physical neural networks with local physical information bottleneck

利用局部物理信息瓶颈训练深度物理神经网络

Hao Wang, Ziao Wang, Xiangpeng Liang, Han Zhao, Jianqi Hu, Junjie Jiang, Xing Fu, Jianshi Tang, Huaqiang Wu, Sylvain Gigan, Qiang Liu

机构 * Department of Precision Instrument, Tsinghua University（精密仪器系，清华大学） ； Laboratoire Kastler Brossel, École Normale Supérieure - Paris Sciences et Lettres (PSL) Research University, Sorbonne Université, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), UMR 8552, Collège de France（Kastler Brossel实验室，巴黎科学与文学研究大学（PSL）研究大学，索邦大学，法国国家科学研究中心（CNRS），UMR 8552，法国学院） ； School of Integrated Circuits, Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits, BNRist, Tsinghua University（集成电路学院，北京集成电路先进创新中心，BNRist，清华大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong（电子与电气工程系，香港大学） ； State Key Laboratory of Precision Space-time Information Sensing Technology, Department of Precision Instrument, Tsinghua University（精密时空信息感知技术国家重点实验室，精密仪器系，清华大学） ； Key Laboratory of Photonic Control Technology, Ministry of Education, Tsinghua University（光电控制技术重点实验室，教育部，清华大学） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（电气工程系，城市大学） 纠错

AI总结 本文提出物理信息瓶颈框架，通过整合信息论与局部学习，实现深度物理神经网络在任意物理动态下的高效训练，适用于多种物理基质。

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Plasticine: Accelerating Research in Plasticity-Motivated Deep Reinforcement Learning

Plasticine: 加速塑料性驱动的深度强化学习研究

Mingqi Yuan, Qi Wang, Guozheng Ma, Caihao Sun, Bo Li, Xin Jin, Yunbo Wang, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng, Dacheng Tao, Jiayu Chen

机构 * HK PolyU（香港理工大学） ； SJTU（上海交通大学） ； EIT, Ningbo（宁波工程学院） ； NTU（National University of Technology） ； HKU（香港大学） ； INFIFORCE 纠错

AI总结 Plasticine是首个开源框架，用于评估深度强化学习中的塑性优化，提供多种缓解方法和评估指标，帮助研究者系统量化塑性损失并分析动态。

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