4796 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية إطار عمل CLASH، وهو إطار عمل كفء في استهلاك البيانات يسد الفجوة بين المحاكاة والواقع في الروبوتات الغنية بالتلامس من خلال تعلم نموذج بديل للاصطدام الاندفاعي مشروط بالمعلمات من بيانات محدودة من العالم الحقيقي ودمجه في محاكي قياسي، مما يحسن بشكل كبير من دقة التنبؤ، وكفاءة البحث، ومعدل نجاح سياسات التحكم المنقولة.
تقدم الورقة البحثية PhysMem، وهو إطار عمل للذاكرة في وقت الاختبار يُمكّن مخططات النماذج الرؤية-اللغوية من تعلم والتحقق من المبادئ الفيزيائية من خلال التفاعل دون تحديث معاملات النموذج، مما يحسن بشكل كبير معدلات نجاح المعالجة عبر التحقق من الفرضيات قبل تطبيقها على سيناريوهات جديدة.
يُعد FlowCorrect إطار عمل تفاعلياً نمطياً للتعلم بالتقليد، يتيح التكيف في الوقت الفعلي وبكفاءة عينة عالية لسياسات الروبوتات القائمة على مطابقة التدفق التوليدي، من خلال تصحيحات وضعية بشرية متفرقة، مما يحسن معدلات النجاح بشكل كبير في المهام التي فشلت سابقاً دون إعادة تدريب النموذج الأساسي.
تقدم هذه الورقة ذراعاً روبوتية لينة جديدة، تعمل بالأسلاك وتتميز بنمط معياري وقابلية لإعادة التشكيل متعددة القطع، تُظهر توسعاً كبيراً في حيز العمل القابل للوصول من خلال التراص، وتسلط الضوء على المقايضة الحرجة بين صلابة السيليكون، ومرونة الانحناء، واستقرار تحمل الأحمال.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للمحاكاة متعددة الوكلاء يدمج بين إعادة بناء التضاريس الواقعية، ونمذجة الوكلاء غير المتجانسين، والتعلم التعزيزي لمحاكاة وتحليل استراتيجيات التنقل والنقل الأثري بكفاءة في المناظر الطبيعية المعقدة وغير المستوية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لدمج نظام الملاحة العالمي عبر الأقمار الصناعية (GNSS) ووحدة القياس بالقصور الذاتي (IMU) بشكل فضفاض وفي الوقت الفعلي باستخدام تحسين الرسم البياني للعوامل، مما يعزز توافر الخدمة في البيئات الحضرية الصعبة من خلال المقايضة ببعض دقة تحديد المواقع مقابل تحسين الكفاءة الحسابية مقارنة بالطرق التقليدية المعتمدة على الدفعات.
تقدم هذه الورقة طريقة دمج بين نظام الملاحة العالمي عبر الأقمار الصناعية (GNSS) ووحدة القياس العطالي (IMU) في الوقت الفعلي، تعتمد على الربط الوثيق القائم على تحسين الرسم البياني للعوامل، والتي تستخدم التحسين التدريجي مع التهميش ذي التأخير الثابت لتحقيق تحديد مواقع قوي وعالي الدقة في البيئات الحضرية الكثيفة، كما تم التحقق من صحته من خلال التجارب على مجموعة بيانات UrbanNav.
تقدم الورقة البحثية ذاكرة التجسيد متعددة المقاييس (MEM)، وهي بنية هجينة الأنماط تدمج الذاكرة قصيرة المدى القائمة على الفيديو والذاكرة طويلة المدى القائمة على النصوص لتمكين نماذج الرؤية واللغة والعمل من تنفيذ مهام روبوتية معقدة وطويلة الأمد تمتد حتى خمس عشرة دقيقة.
تقدم هذه الورقة MistyPilot، وهو إطار عمل للنماذج اللغوية الكبيرة الوكيل (agentic LLM) لروبوتات Misty الاجتماعية، يدمج بين الوكلاء الأذكياء فيزيائياً واجتماعياً مع نموذج التفكير السريع والبطيء للتعامل ذاتياً مع اختيار الأدوات، والتنسيق، والحوار المتوافق عاطفياً، والذي تم التحقق من صحته من خلال تجارب مكثفة وخمس مجموعات بيانات مرجعية جديدة.