University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

GrOMP: Grasped Object Manifold Projection for Multimodal Imitation Learning of Manipulation

GrOMP：抓取物体流形投影用于多模态模仿学习的操控

William van den Bogert, Gregory Linkowski, Nima Fazeli

机构 * Mechanical Engineering Department at the University of Michigan（密歇根大学机械工程系） ； Robotics & Automation Research Department at the Ford Motor Company（福特汽车公司机器人与自动化研究部） ； Robotics Department at the University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

AI总结 GrOMP通过抓取物体流形投影技术，提升多模态模仿学习中操控任务的精度和鲁棒性，基于累积误差界理论，利用触觉反馈在多个装配任务中验证其有效性。

Comments 8 pages, 8 figures, 2 tables

InDRiVE: Reward-Free World-Model Pretraining for Autonomous Driving via Latent Disagreement

InDRiVE: 通过潜在分歧进行无奖励世界模型预训练以实现自动驾驶

Feeza Khan Khanzada, Jaerock Kwon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan-Dearborn（电气与计算机工程系，密歇根大学-迪尔伯恩分校） 纠错

AI总结 InDRiVE通过潜在分歧进行无奖励世界模型预训练，提升了自动驾驶在零样本迁移和少量样本适应中的鲁棒性。

Driving Beyond Privilege: Distilling Dense-Reward Knowledge into Sparse-Reward Policies

超越特权：将密集奖励知识蒸馏到稀疏奖励策略中

Feeza Khan Khanzada, Jaerock Kwon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Michigan-Dearborn（电气与计算机工程系，密歇根大学迪尔伯恩分校） 纠错

AI总结 本文提出通过密集奖励蒸馏学习稀疏奖励策略，提升自动驾驶在稀疏目标上的泛化能力。

View Selection for 3D Captioning via Diffusion Ranking

通过扩散排名进行3D描述生成的视图选择

Tiange Luo, Justin Johnson, Honglak Lee

机构 * University of Michigan LG AI Research（密歇根大学LG人工智能研究） 纠错

AI总结 本文提出DiffuRank方法，通过评估3D物体与2D视图的对齐度，提升3D描述生成的准确性与细节，同时扩展数据集规模并优于CLIP模型。

Comments Dataset link: https://huggingface.co/datasets/tiange/Cap3D