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

DreamDojo: A Generalist Robot World Model from Large-Scale Human Videos

DreamDojo：从大规模人类视频中学习通用机器人世界模型

Shenyuan Gao, William Liang, Kaiyuan Zheng, Ayaan Malik, Seonghyeon Ye, Sihyun Yu, Wei-Cheng Tseng, Yuzhu Dong, Kaichun Mo, Chen-Hsuan Lin, Qianli Ma, Seungjun Nah, Loic Magne, Jiannan Xiang, Yuqi Xie, Ruijie Zheng, Dantong Niu, You Liang Tan, K. R. Zentner, George Kurian, Suneel Indupuru, Pooya Jannaty, Jinwei Gu, Jun Zhang, Jitendra Malik, Pieter Abbeel, Ming-Yu Liu, Yuke Zhu, Joel Jang, Linxi "Jim" Fan

机构 * NVIDIA ； HKUST（香港科技大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford（斯坦福大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； UofT（多伦多大学） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 DreamDojo通过大规模人类视频学习通用机器人世界模型，解决动作标签稀缺问题，实现高精度物理理解和实时交互。

Comments Project page: https://dreamdojo-world.github.io/

Wild Guesses and Mild Guesses in Active Concept Learning

主动概念学习中的大胆猜测与温和猜测

Anirudh Chari, Neil Pattanaik

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 本文研究了主动概念学习中EIG与PTS策略的权衡，发现EIG在复杂规则中有效但对简单规则表现欠佳，而PTS通过安全查询维持提案有效性，提升收敛速度。

Less Is More: Scalable Visual Navigation from Limited Data

少即是多：从有限数据实现可扩展的视觉导航

Yves Inglin, Jonas Frey, Changan Chen, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） 纠错

AI总结 本文提出Less is More方法，通过结合有限专家示范与规划器生成的监督，实现高效视觉导航。

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dUltra: Ultra-Fast Diffusion Language Models via Reinforcement Learning

dUltra: 通过强化学习实现超快扩散语言模型

Shirui Chen, Jiantao Jiao, Lillian J. Ratliff, Banghua Zhu

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 dUltra通过端对端强化学习框架实现超快扩散语言模型，提升并行生成效率和准确性。

Meta SecAlign: A Secure Foundation LLM Against Prompt Injection Attacks

Meta SecAlign: 一种针对提示注入攻击的 secure LLM 基础

Sizhe Chen, Arman Zharmagambetov, David Wagner, Chuan Guo

机构 * FAIR at Meta（Meta 的 FAIR 部门） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 Meta SecAlign 是首个开源的 LLM，具备内置的模型级防御，实现了商业级性能，且在复杂代理任务中表现优异，同时在提示注入攻击中展现出更高的安全性。

Probing Perceptual Constancy in Large Vision-Language Models

探测大型视觉-语言模型中的知觉恒常性

Haoran Sun, Bingyang Wang, Suyang Yu, Yijiang Li, Qingying Gao, Haiyun Lyu, Lianyu Huang, Zelong Hong, Jiahui Ge, Qianli Ma, Hang He, Yifan Zhou, Lingzi Guo, Lantao Mei, Maijunxian Wang, Dezhi Luo, Hokin Deng

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Emory University（埃默里大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文研究了大型视觉-语言模型在颜色、大小和形状恒常性任务中的表现，发现模型在不同任务上的性能存在显著差异。

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Adaptive Sparse Möbius Transforms for Learning Polynomials

自适应稀疏莫比乌斯变换用于学习多项式

Yigit Efe Erginbas, Justin Singh Kang, Elizabeth Polito, Kannan Ramchandran

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

AI总结 本文提出自适应稀疏莫比乌斯变换算法，用于高效学习稀疏多项式，改进超图重建的效率。

Uncertainty Drives Social Bias Changes in Quantized Large Language Models

不确定性驱动量化大语言模型中的社会偏见变化

Stanley Z. Hua, Sanae Lotfi, Irene Y. Chen

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Centre for Computational Medicine at The Hospital for Sick Children（儿童医院计算医学中心） ； UCSF（旧金山大学） ； Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） 纠错

AI总结 研究发现量化过程导致大语言模型中社会偏见的翻转，且不确定性与量化强度影响偏见变化，需进行后续评估以确保可靠性。

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