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  1. TOOL · CL_180925 ·

    SpatialAfford框架增强了紧凑型VLM的精确可供性定位能力

    研究人员开发了SpatialAfford，一个新颖的两阶段框架，旨在提高紧凑型视觉语言模型（VLM）的可供性定位能力。该框架首先使用空间注意力对齐（SAA）将模型的注意力引导到正确的可供性区域，然后使用空间感知GRPO进行坐标预测的精炼。通过在模型生成坐标之前明确引导模型的视觉焦点，SpatialAfford增强了空间推理能力，适用于抓取或按压特定物体部件等任务。在ShareRobot-Bench、ReasonAff和PartAffo…
  2. RESEARCH · CL_06601 ·

    研究人员使用 SHAP 和 RL 改进机器人泛化性和依从性推理

    研究人员开发了一个使用 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 来分析和改进机器人强化学习 (RL) 算法泛化性的框架。该方法量化了不同算法和超参数配置对泛化差距的影响，为选择最优设置提供了理论基础和实践指导。另外，一个名为 Affordance-R1 的新模型将强化学习与思维链推理相结合，以增强多模态大语言模型中的依从性基础，展示了强大的零样本泛化能力和涌现式推理能力。