IEEE RA-L

Generalizable Multi-Agent Planning from Signal Temporal Logic Specifications via Diffusion

基于扩散模型的、可从信号时序逻辑规范实现通用多智能体规划

Joe Eappen, Zikang Xiong, Shreyash S. Iyengar, Suresh Jagannathan

AI总结 该研究针对多智能体STL规划的通用能力与可扩展性的权衡问题，提出STL引导的扩散方法，实现了可泛化、可扩展且规划多样的多智能体规划，减少了安全违规。

Comments Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026

SMILE: Smooth Motion for Improved Long-Horizon VLA Execution

SMILE：用于改进长视界视觉-语言-动作（VLA）执行的平滑运动

Jongwoo Park, E-Ro Nguyen, Kanchana Ranasinghe, Cristina Mata, Xiang Li, Michael S Ryoo

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） 纠错

AI总结 SMILE是一种保留架构的接口，通过预测B样条系数生成平滑动作序列，应用于多款VLA模型后，在多个基准及真实实验中提升了长视界VLA执行的准确率与效率

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