Nanjing University（南京大学）

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/

Improved Approximate Regret for Decentralized Online Continuous Submodular Maximization via Reductions

通过降维实现去中心化在线连续亚模函数最大化问题的近似懊悔改进

Yuanyu Wan, Yu Shen, Dingzhi Yu, Bo Xue, Mingli Song

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University, Ningbo, China（浙江大学宁波校区软件学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学区块链与数据安全国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, Nanjing, China（南京大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港城市大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文通过将去中心化在线连续亚模函数最大化问题转化为去中心化在线凸优化问题，改进了去中心化在线连续亚模函数最大化问题的近似懊悔界。

From Off-Policy to On-Policy: Enhancing GUI Agents via Bi-level Expert-to-Policy Assimilation

从离线到在线：通过双层专家到策略融合提升GUI代理

Zezhou Wang, Ziyun Zhang, Xiaoyi Zhang, Zhuzhong Qian, Yan Lu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 BEPA通过双层专家到策略融合方法，提升GUI代理在OSWorld-Verified等基准测试中的性能。

Comments Work In Progress