Princeton University（普林斯顿大学）

CritICL: Inference-Time Weak-to-Strong Generalization from Small Language Model Failure Modes

CritICL：基于小语言模型失败模式的推理时弱到强泛化

Yufan Wu, Yinghui He, Zhengyi Hu, Lang Wei, Ruichen Li, Qifan Yang, Ting Zhu

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 CritICL是一种新型推理时框架，利用小语言模型的结构化失败模式，通过两种变体提升推理性能，效率优于标准上下文学习和测试时缩放方法。

Comments this https URL (https://github.com/umwyf/CRITICL)

CLAP: Cross-Embodiment Video World Models are Zero-Shot Physical Simulators

CLAP：跨具身视频世界模型是零样本物理模拟器

Kechen Liu, Ola Shorinwa

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 CLAP是跨具身动作条件视频生成框架，可在人类与机器人的多样化视频上训练，能接近或超越单具身视频模型性能，开源代码与模型，为训练单具身视频世界模型提供新范式。

4DSynth: Controllable Procedural World Synthesis for Dynamic Embodied Simulation

4DSynth：面向动态具身模拟的可控程序式世界合成

Zehao Qi, Haochen Luo, Jia-Wang Bian, Zeyu Ma, Shuyang Sun

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文提出可控程序式4D环境生成系统4DSynth，可将自然语言等输入转化为可编辑4D环境，并构建交互式导航基准4DSynth-Nav，为具身智能体开发评估提供实用基础。