Robot Learning from Human Videos: A Survey
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这篇综述针对机器人数据难以规模化拓展的瓶颈这一问题，全面梳理了如何利用海量人类视频让机器人被动学习操纵技能的技术(LfHV)，重点提出了涵盖任务、观察和动作导向的分层迁移路径分类体系，并深入探讨了相关的数据集、视频生成方案及未来挑战。
Research
研究
从一个问题出发，沿着阅读与思考继续。
研究方向
具身智能
具身智能（Embodied AI）是指将人工智能集成到物理或虚拟载体（如机器人、智能汽车等）中，让AI通过“感知—决策—行动”的闭环直接与真实环境交互，主要由身体(载体)、大脑(算法)和环境三大要素构成。
WAM：World-Action Model研读札记
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Random graphs with arbitrary degree distributions and their applications
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真实网络的度分布往往偏离经典泊松假设。论文建立任意度分布的随机图理论，涵盖无向、有向及二部图，推导巨型连通分量的出现条件、分量规模与平均距离等性质。与真实网络的比较表明，度分布能够解释部分结构，剩余差异则提示模型尚未捕捉的组织规律。
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ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
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ReAct 让语言模型交替生成推理过程和任务行动：推理用于跟踪、更新计划及处理异常，行动则从外部知识或环境中获得新信息。作者在问答、事实核查和交互式决策任务中评估这一方式，讨论它对幻觉、错误传播和任务轨迹可解释性的改善。
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Knowledge Graph Quality Management: A Comprehensive Survey
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知识图谱中的错误、过时信息和事实缺失，会影响下游应用的可信度。这篇综述将质量管理放在完整流程中讨论：从质量维度与评价指标，到错误检测、纠正和图谱补全，并按研究目标与使用方法梳理已有工作，讨论仍待解决的问题和后续研究方向。