Princeton University（普林斯顿大学）

2511.17774 2026-08-25 cs.RO 版本更新

Learning Diffusion Policies for Robotic Manipulation of Timber Joinery under Fabrication Uncertainty

通过扩散策略学习实现建筑中的接触密集机器人装配

Salma Mozaffari (1), Daniel Ruan (1), William van den Bogert (2), Nima Fazeli (2), Sigrid Adriaenssens (1), Arash Adel (1) ((1) Princeton University, (2) University of Michigan)

机构 * Princeton University（普林斯顿大学）； University of Michigan（密歇根大学）

AI总结本文研究了在建筑施工中使用扩散策略学习提升机器人装配的鲁棒性和精度，通过紧密契合的木构接合作为案例，证明扩散策略能通过接触感知控制补偿对齐误差。

2604.09544 2026-08-25 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新

Large Language Models Generate Harmful Responses Using a Distinct Mechanism, Shared Across Harm Types

大语言模型通过一种独特的统一机制生成有害内容

Hadas Orgad, Boyi Wei, Kaden Zheng, Martin Wattenberg, Peter Henderson, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Yonatan Belinkov

机构 * Kempner Institute, Harvard University（哈佛大学肯普纳研究所）； Princeton University（普林斯顿大学）； Harvard University（哈佛大学）； Cohere ； Technion—IIT（以色列理工学院）

AI总结研究通过权重剪枝揭示大语言模型中有害生成的内部结构，发现有害内容生成依赖于一组通用且与良性能力不同的权重，表明对齐训练重塑了有害表示，解释了领域微调引发的广泛对齐偏差。

2602.14255 2026-08-25 cs.RO 版本更新

A Latency-Aware Framework for Visuomotor Policy Learning on Industrial Robots

面向工业机器人视觉-运动策略学习的延迟感知框架

Daniel Ruan (1), Salma Mozaffari (1), Sigrid Adriaenssens (1), Arash Adel (1) ((1) Princeton University)

机构 * Princeton University（普林斯顿大学）

AI总结本文提出了一种面向工业机器人视觉-运动策略学习的延迟感知框架，通过优化执行策略以应对延迟问题，提升策略在现实环境中的可靠性和稳定性。