University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

GRAFT: Grounded and Efficient Online Reinforcement Adaptation for Fine-Grained Robot Manipulation

GRAFT：面向精细机器人操作的 grounded 高效在线强化适应

Yibo Qiu, Haoliang Ye, Shu'ang Sun, Zan Huang, Ronald X Xu, Mingzhai Sun

机构 * Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； School of Biomedical Engineering, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学生命科学与医学部生物医学工程学院） 纠错

AI总结 GRAFT是一种高效在线VLA适应框架，通过特定视角视觉锚点聚焦任务相关线索，在四项生物医学操作任务中提升25个百分点成功率并降低计算开销。

PAPO: Stabilizing Rubric Integration Training via Decoupled Advantage Normalization

PAPO：通过解耦优势归一化稳定规则整合训练

Zelin Tan, Zhouliang Yu, Bohan Lin, Zijie Geng, Hejia Geng, Yudong Zhang, Mulei Zhang, Yang Chen, Shuyue Hu, Zhenfei Yin, Chen Zhang, Lei Bai

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 PAPO通过解耦优势归一化整合过程级评估，解决现有奖励设计的两个局限：Outcome Reward Models（ORM）仅评估最终答案正确性，而Process Reward Models（PRM）虽监督更丰富但易导致奖励黑客。

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