cs.AI（2025-05-29）

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支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (5) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 🔗1) 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (1)

🔬 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models) (5 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
1	Can Large Language Models Challenge CNNs in Medical Image Analysis?	多模态AI框架：探索LLM在医学图像分析中挑战CNN的能力	large language model multimodal
2	mRAG: Elucidating the Design Space of Multi-modal Retrieval-Augmented Generation	mRAG：系统性剖析多模态检索增强生成的设计空间，提升LVLM在现实场景中的性能。	multimodal visual grounding
3	Evaluating Prompt Engineering Techniques for Accuracy and Confidence Elicitation in Medical LLMs	评估Prompt工程技术在医学LLM中的准确性和置信度诱导效果	large language model chain-of-thought
4	Using Reasoning Models to Generate Search Heuristics that Solve Open Instances of Combinatorial Design Problems	利用推理模型生成搜索启发式算法，解决组合设计开放问题	large language model
5	Human Empathy as Encoder: AI-Assisted Depression Assessment in Special Education	提出HEAE框架，融合人类同理心与AI，提升特殊教育中抑郁症评估的准确性。	multimodal

🔬 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) (2 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
6	Contextual Integrity in LLMs via Reasoning and Reinforcement Learning	提出基于推理和强化学习的上下文完整性方法，提升LLM信息披露的安全性。	reinforcement learning	✅
7	OWL: Optimized Workforce Learning for General Multi-Agent Assistance in Real-World Task Automation	提出OWL框架，通过优化领域无关的规划器，实现多智能体系统在真实世界任务自动化中的跨领域泛化。	reinforcement learning large language model

🔬 支柱一：机器人控制 (Robot Control) (1 篇)

#	题目	一句话要点	标签	🔗	⭐
8	Human sensory-musculoskeletal modeling and control of whole-body movements	提出SMS-Human模型，结合多模态感知与强化学习，实现全身运动的建模与控制	bipedal biped locomotion

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