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离线强化学习
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MangoBench：面向多智能体目标条件离线强化学习的基准
MangoBench: A Benchmark for Multi-Agent Goal-Conditioned Offline Reinforcement Learning
为视觉驱动的具身智能体提供多目标离线训练与评测基准，其47个任务覆盖高维视觉输入下的联合控制与双臂操作，可直接用于检验视觉表征在稀疏奖励下的目标泛化能力。
超越成功：通过即时干预从混合质量数据中精炼优雅的机器人操作
Beyond Success: Refining Elegant Robot Manipulation from Mixed-Quality Data via Just-in-Time Intervention
提出一种与基础 VLA 策略解耦的「优雅性评论家」加推理时按需干预机制：用离线校准 Q 学习估计候选动作的执行质量，仅在评论家置信度低的决策关键点介入。做 VLA 策略后处理、动作质量重排序或推理时对齐的视觉研究者可直接复用该「评论家+选择性干预」范式，无需重训大模型。