ICLR

Regularized Latent Dynamics Prediction is a Strong Baseline For Behavioral Foundation Models

正则化潜在动态预测是行为基础模型的强基线

Pranaya Jajoo, Harshit Sikchi, Siddhant Agarwal, Amy Zhang, Scott Niekum, Martha White

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta, Canada（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能 chair） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 本文探讨零样本强化学习中复杂表征学习目标的必要性，提出正则化潜在动态预测方法，通过正则化保持特征多样性，优于现有方法，并在低覆盖场景中表现优异。

Comments ICLR 2026 Update 08/25/2026: (i) Fixed a typo in eq. 7. (ii) Updated lemma 1 to a stronger bound for RLDP

Learning to summarize user information for personalized reinforcement learning from human feedback

学习总结用户信息以实现基于人类反馈的个性化强化学习

Hyunji Nam, Yanming Wan, Mickel Liu, Peter Ahnn, Jianxun Lian, Natasha Jaques

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； DoorDash ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 PLUS通过学习用户信息摘要实现个性化强化学习，提升奖励模型准确性并实现零样本个性化。

Comments ICLR 2026; 10 pages for main text