- 论文公开站arXiv
通过输出后处理实现黑盒生成式AI的统计属性对齐
Statistical attribute alignment for black-box generative AI via output post-processing
摘要显示，该研究针对黑盒生成式AI提出输出后处理方法，使生成输出中某属性（如性别、种族、年龄等受保护属性）的分布与用户指定目标分布对齐，适用于公平性与合成数据生成等场景。作者针对精确与近似对齐分别设计算法，最小化对生成器的期望查询次数，并证明当请求输出数m趋于无穷时算法具有最优性。在文本到图像生成与地理编码人物生成任务上的实验表明，该后处理算法可改善统计属性对齐，与基于提示词的干预形成互补。
意义：为开发者提供不依赖模型内部结构的黑盒后处理方案，可在公平性与合成数据场景中低成本控制输出属性分布。
- 论文公开站arXiv
PointZero：用于学习可迁移3D动力学的3D点轨迹补全
PointZero: 3D Point Track Completion for Learning Transferable 3D Dynamics
摘要显示，该研究提出将三维点轨迹补全作为预训练目标，在无需机器人动作标签的情况下学习可迁移的三维动力学先验。给定单次RGB-D观测与稀疏部分三维轨迹，模型预测所有观测点的未来三维轨迹。作者构建了涵盖可变形、铰接与刚性物体的290万帧合成数据集，并训练了基于Transformer的PointZero，在相同数据上优于既有方法；微调后在PGND三维动力学基准及6/7项仿真与真实机器人操作任务上表现优异。
意义：为机器人学习提供无需动作标签的3D动力学预训练范式，可纳入网络视频数据，降低对昂贵机器人数据的依赖。