National University of Singapore（新加坡国立大学）

MLLM-CTBench: A Benchmark for Continual Instruction Tuning with Reasoning Process Diagnosis

MLLM-CTBench: 一个用于持续指令微调的基准，包含推理过程诊断

Haiyun Guo, Zhiyan Hou, Yandu Sun, Jinghan He, Yu Chen, Yuzhe Zhou, Yuheng Jia, Jinqiao Wang, Tat-Seng Chua

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Southeast University（东南大学） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

AI总结 MLLM-CTBench提出一个用于持续指令微调的基准，通过多维评估框架和强化微调方法，分析跨任务知识保留和灾难性遗忘问题。

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CRAFT: Adapting VLA Models to Contact-rich Manipulation via Force-aware Curriculum Fine-tuning

CRAFT: 通过力感知的课程微调适应接触密集的操纵

Yike Zhang, Yaonan Wang, Xinxin Sun, Kaizhen Huang, Zhiyuan Xu, Junjie Ji, Zhengping Che, Jian Tang, Jingtao Sun

机构 * National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（人形机器人创新中心） ； Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） 纠错

AI总结 CRAFT通过力感知课程微调提升机器人在接触密集任务中的表现，实现稳健且可推广的操纵能力。

DiffuRank: Effective Document Reranking with Diffusion Language Models

DiffuRank: 基于扩散语言模型的有效文档重排序

Qi Liu, Kun Ai, Jiaxin Mao, Yanzhao Zhang, Mingxin Li, Dingkun Long, Pengjun Xie, Fengbin Zhu, Ji-Rong Wen

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 DiffuRank利用扩散语言模型改进文档重排序，通过三种策略提升效率和可控性，实验表明其性能可与自回归模型媲美。

Comments The code is available at https://github.com/liuqi6777/DiffusionRank

What Matters in Building Vision-Language-Action Models for Generalist Robots

在通用机器人中构建视觉-语言-动作模型所关注的关键因素

Xinghang Li, Peiyan Li, Long Qian, Minghuan Liu, Dong Wang, Jirong Liu, Bingyi Kang, Xiao Ma, Xinlong Wang, Di Guo, Tao Kong, Hanbo Zhang, Huaping Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； ByteDance Research（字节跳动研究院） ； CASIA MAIS-NLPR ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本研究揭示了构建通用机器人视觉-语言-动作模型的关键因素，开发了无需大量手动设计的RoboVLMs，实现了模拟和现实任务中的新状态-of-the-art性能。

Comments Project page: robovlms.github.io. Added limitations and future works. Fix categorization