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少样本自适应
分布 自监督与表征学习1强化学习与具身智能1
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读懂你的动作：通过预训练 AEMG 学习可泛化的动作表征
Reading Your Actions: Learning Generalizable Action Representations via Pre-training AEMG
把生理时序信号（EMG）当作「语言」来做自监督预训练的思路，可迁移到视觉-生理多模态（如可穿戴相机+肌电的手势/动作识别）中：用离散化分词器把连续信号转成结构词、再用掩码/语言建模目标预训练，从而获得跨设备、跨被试的零样本泛化表征。
Fast-ThinkAct：通过可言语化潜变量规划实现高效视觉-语言-动作推理
Fast-ThinkAct: Efficient Vision-Language-Action Reasoning via Verbalizable Latent Planning
把显式思维链压缩成可言语化的潜变量规划，并用偏好引导目标把教师的语言与视觉规划能力蒸馏进学生策略，为视觉研究者提供了一条在保持长程规划与失败恢复能力的同时大幅降低 VLA 推理延迟的可复用思路。