University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

Predictive Safety Shield for Dyna-Q Reinforcement Learning

动态Q强化学习的预测安全护盾

Jin Pin, Krasowski Hanna, Vanneaux Elena

机构 * Departement U2IS, ENSTA Paris, Institut Polytechnique de Paris（ENSTA巴黎大学U2IS部门，巴黎理工学院） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出了一种预测安全护盾，通过环境模型的安全模拟本地更新Q函数，以在保持严格安全保证的同时提高模型强化学习性能。

From Bits to Rounds: Parallel Decoding with Exploration for Diffusion Language Models

从比特到轮次：为扩散语言模型的并行解码探索

Hengyu Fu, Baihe Huang, Virginia Adams, Charles Wang, Venkat Srinivasan, Jiantao Jiao

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA 纠错

AI总结 本文提出ETE策略，通过探索高不确定token提升扩散语言模型的解码效率，减少轮次并保持生成质量。

Comments 24 pages, 6 figures

Thinking in 360°: Humanoid Visual Search in the Wild

全方位思考：野外人形视觉搜索

Heyang Yu, Yinan Han, Xiangyu Zhang, Baiqiao Yin, Bowen Chang, Xiangyu Han, Xinhao Liu, Jing Zhang, Marco Pavone, Chen Feng, Saining Xie, Yiming Li

机构 * NYU（纽约大学） ； NVIDIA（英伟达） ； TU Darmstadt（图鲁姆大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 本文提出人形视觉搜索方法，通过人形代理在360°全景图像中搜索物体和路径，实验表明现有模型在复杂场景中表现不佳，但通过后训练技术显著提升了性能。

Comments Website: https://humanoid-vstar.github.io/ ; Code: https://github.com/humanoid-vstar/hstar