Embodied Turing Machines (83)
⭐️⭐️ NTU | https://arxiv.org/html/2610.12369v1
通过文本记录 环境状态, 机器人状态 和 任务状态. dojo 刷到 70.
When Do Discrete Actions Make Good Continuous Controllers? (84)
⭐️⭐️⭐️⭐️ 离散动作或许不劣于连续. Zeji Yi, Guanya Shi, CMU | https://www.alphaxiv.org/abs/2610.20429
本文发现 paligemma 直接接动作头，flow 离散 > flow 连续 > regression 离散 > regression 连续 … (robocasa SR)
为了让离散动作协调，用 flow 调节 logits + 逐渐随机确定采样. CFG 能降低 token ambiguity 和动作分散度，但是 GT coverage 也会减小.
另外，tokenize 过程中注入几何先验还不如 uniform bin.