Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

CoDrift: Compositional Drifting for Offline Reinforcement Learning

CoDrift：面向离线强化学习的组合漂移方法

Xiewei Ni, Ruofeng Mei, Xiangyu Xu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

AI总结 CoDrift是面向离线强化学习的组合框架，通过组合三类目标场生成策略，在OGBench和D4RL的73个任务中，于离线和离线转在线设置均取得最优平均排名。

Velocity-coupled Representation Refinement for Satellite Orbit Prediction

用于卫星轨道预测的速度耦合表示精化

Yue Yang, Zhiqiang Wu, Saiyu Qi, Fan Ma

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有卫星轨道预测方法未利用位置与速度耦合关系的问题，提出OrbitNet方法，通过速度耦合表示精化和轨道片段建模，在Starlink域内及6个星座零样本评估中均优于对比模型。

Comments 18 pages, 6 figures

Visual-OPSD: Cross-Modal On-Policy Self-Distillation for Efficient Unified Multimodal Reasoning

Visual-OPSD：用于高效统一多模态推理的跨模态在策略自蒸馏

Pengyu Li, Zhitao Gao, Lingling Zhang, Muye Huang, Yuanming Li, Fangzhi Xu, Jun Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； MOE KLINNS Lab（MOE KLINNS实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

AI总结 提出Visual-OPSD方法，通过跨模态在策略自蒸馏，将多步扩散生成的可视化思维推理能力转移到纯文本学生模型，实现14.3倍加速且性能提升3.40个百分点。