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

Learning to Act While Waiting: RL Finetuning of Generalist Robot Policies Under Inference Latency

等待时学习行动：考虑推理延迟的通用机器人策略的强化学习微调

Brian Zhu, Momen Khalil, E Harrison, Emanuele Poggi, Philipp Schmitt, Bernd Kast, Philine Meister, Pranav Atreya, Qiyang Li, Finn Ferchau, Cesar Colmenero, Yash Shahapurkar, Gokul Narayanan, Melih Erdogan, Kai Wurm, Georg von Wichert, Oier Mees, Eugen Solowjow, Andrew Wagenmaker, Sergey Levine

机构 * Siemens（西门子） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft（微软） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 本研究针对通用机器人策略因推理延迟破坏马尔可夫假设导致标准RL失效的问题，提出ARLI框架，通过状态增强等设计实现延迟下的RL微调，在模拟及真实任务中表现优异。

Comments 25 pages, 12 figures, project website: this https URL (https://async-rl-intermediate-information.github.io/)

Air Traffic Control Using Large Language Models: Prompt Engineering, Architecture, and Evaluation

使用大语言模型的空中交通管制：提示工程、架构与评估

Mahyar Ghazanfari, Matthias Casanova, Jordan Kam, Alex Zongo, Peng Wei, Torsten Darrell, Alexandre Bayen

机构 * The George Washington University（乔治华盛顿大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

AI总结 该研究针对ATC仍以人工为主的问题，设计5种提示结构并在9种LLMs上实验，发现简洁提示表现最佳，注入正确历史可修复脚本严格提示的错误，明确了LLM辅助ATC的路径与局限。

Comments 39 pages, 12 figures, 7 tables

SCHEDBench: A Benchmark for Evaluating LLM Constraint Faithfulness in Natural-Language Combinatorial Scheduling

SCHEDBench：评估大语言模型在自然语言组合调度中约束忠实度的基准

Shrenil Shaun Sharma, Avi Sharma

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

AI总结 SCHEDBench基准针对13个LLMs的测试表明，模型对同一调度问题的语义等价表述缺乏不变性，约束重排序引发的敏感性最为突出。

Comments EMNLP 2026 Findings