4321 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة SI-Diff، وهو إطار عمل موحد لسياسة الانتشار في مجال القوة يدمج آلية جديدة للضبط بالنمط وسياسة معلم بحث، ليتعلم في آن واحد البحث القوي والإدخال عالي الدقة، مما يحسن بشكل كبير من تحمل عدم المحاذاة وقابلية النقل في حالة الصفر مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
تقدم الورقة البحثية SafeManip، وهو معيار قائم على الخصائص يستخدم المنطق الزمني الخطي عبر المسارات المحدودة (LTLf) لتقييم انتهاكات السلامة الزمنية في التلاعب الروبوتي، كاشفةً أن سياسات الرؤية واللغة والعمل عالية الأداء غالباً ما تظهر سلوكيات غير آمنة رغم تحقيق نجاح المهمة.
تقدم هذه الورقة خوارزمية قابلة للتوسع وإطاراً نظرياً يُمكّن ثلاثة أو أكثر من الناقلات الجوية من القيام برحلات مستمرة ومنسقة ودائمة مع الحفاظ على حمولة معلقة بكابل ثابت، وذلك عبر إنشاء مسارات إهليلجية ضمن فضاءات فرعية تآلفية ثنائية الأبعاد محددة مشتقة من دورة هاميلتونية على نقاط تثبيت الحمولة.
تقدم الورقة البحثية GameChat، وهو إطار عمل جديد للملاحة متعددة الوكلاء يستفيد من التواصل باللغة الطبيعية بين النماذج اللغوية الكبيرة لتمكين حل النزاعات بشكل آمن ورشيق ومثالي اجتماعياً في البيئات المقيدة، متفوقاً بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية في الكفاءة والالتزام بالأولويات.
تقترح هذه الورقة خوارزمية جشعة موزعة تدمج نصف قطر الجدوى القوية لتحسين توجيه المستشعرات الاتجاهية في التضاريس غير المؤكدة، مما يؤدي إلى تعظيم التغطية وضمان المتانة ضد عدم اليقين في الموقع.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم التعزيزي مكوناً من أربع مراحل يُمكّن الروبوتات البشرية لكرة القدم من تنفيذ ركل مستمر وقوي للكرة تحت مدخلات حسية مشوشة واضطرابات خارجية، وذلك عبر تدريب سياسة معلم باستخدام بيانات الحقيقة المطلقة وتلخيصها في سياسة طالب متكيفة من خلال التعلم التعزيزي المقيد ونمذجة الضوضاء الواقعية لسد فجوة المحاكاة إلى الواقع.
تقدم هذه الورقة نموذجاً تأسيسياً للفيديو واسع النطاق، تم تدريبه على بيانات الأنشطة البشرية بمقياس الإنترنت، والذي يولد خطط فيديو بنمط "الصفر استباقي" (zero-shot) لمهام روبوتية مستحدثة، والتي يتم تحويلها بعد ذلك إلى أفعال قابلة للتنفيذ لإظهار قدرة قوية على التعميم والجدوى في العالم الحقيقي.
تقدم هذه الورقة بنية "خليط من الخبراء" (Mixture-of-Experts) خاضعة للإشراف تُمكّن سياسات التعلم بالتقليد خفيفة الوزن من تحقيق إمساك وسحب جراحي قوي وفعال من حيث البيانات على الأنسجة القابلة للتشوه باستخدام الصور التنظيرية ثلاثية الأبعاد فقط وأقل من 150 عرضاً توضيحياً، متفوقة بشكل كبير على النماذج القياسية في كل من سيناريوهات التوزيع الداخلي وسيناريوهات التوزيع الخارجي الصعبة، مع إثبات نقل ناجح لصفر من الأمثلة (zero-shot transfer) إلى عمليات جراحية على أنسجة خارج الجسم وعمليات أولية على الخنازير.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل "Latent Reasoning VLA" (LaRA-VLA)، وهو إطار عمل موحد يعمل على استيعاب تسلسل التفكير متعدد الوسائط ضمن تمثيلات كامنة مستمرة لتحقيق تحكم جسدي فعال وفي الوقت الفعلي مع تقليل زمن انتقال الاستدلال بنسبة تصل إلى 90% مقارنة بنهج الاستدلال الصريح.
تقدم هذه الورقة إطار عمل متكاملًا للتنقل القوي للبشر الآليين (humanoid) القائم على الرؤية، والذي يتغلب على فجوات المحاكاة إلى الواقع من خلال محاكاة العمق عالية الدقة وتقطير السلوك، مع تمكين التكيف المتنوع مع التضاريس عبر تشكيل المكافآت المتخصص والتعلم متعدد الشبكات.