4796 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية ACE-Brain-0، وهو دماغ تأسيسي عام يستفيد من الذكاء المكاني كركيزة عالمية ويوظف نموذج (Scaffold-Specialize-Reconcile - SSR) لتوحيد المهام المتجسدة المتنوعة مثل القيادة الذاتية والروبوتات ضمن نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط واحد، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته عبر 24 معياراً.
إنَّ HoMMI هو إطار عمل يُمكِّن الروبوتات من تعلم مهام المناولة المتنقلة للجسم الكامل والمعقدة مباشرةً من عروض توضيحية بشرية محمولة وخالية من الروبوتات، وذلك من خلال سد فجوة التجسيد بين الإنسان والروبوت عبر تصميم سياسة متخصصة للعين واليد عابرة للتجسيد.
تُعد Tether إطار عمل روبوتي مستقلاً يستفيد من تشويه المسار القائم على المراسلة ونماذج الرؤية واللغة لتوليد بيانات لعب وظيفية متنوعة وعالية الجودة من عروض توضيحية دنيا، مما يُمكّن التحسين المستمر لسياسات التقليد للوصول إلى أداء مستوى الخبراء.
تقدم هذه الورقة التصميم والإنشاء والتشغيل مفتوح المصدر لنظام بندول متعدد الوصلات على عربة عالي الأداء، ليكون معياراً مرناً وقابلاً للتكرار لدراسة الفوضى، والتعلم، والتحكم في الأنظمة الديناميكية.
تقدم هذه الورقة بنية عصبية رمزية مبتكرة تتعلم مهارات رمزية عالية المستوى وعناصر تحكم منخفضة المستوى من عروض توضيحية شحيحة وغير مصنفة، مما يمكّن الروبوتات من تخطيط وتنفيذ مهام معقدة طويلة الأمد في بيئات غير مرئية ومزدحمة من خلال دمج الشبكات العصبية، ونماذج اللغة المرئية، والتخطيط القائم على التدرج.
تقدم هذه الورقة البحثية OneTwoVLA، وهو نموذج موحد للرؤية واللغة والعمل يتنقل تكيفياً بين الاستدلال الصريح وتوليد العمل المباشر، معززاً بمسار توليد بيانات قابل للتوسع لتحقيق أداء فائق في التخطيط طويل المدى، والتعافي من الأخطاء، ومهام المناولة الماهرة المعقدة.
تثبت هذه الورقة أن شروط الرنين الضعيف والتماثل المكاني في الأنظمة الميكانيكية المحافظة تضمن امتلاك متشعبات مراكز ليابونوف (Lyapunov subcenter manifolds) لخصائص "متشعب القيم الذاتية" (Eigenmanifold) و"متشعب روزنبرغ" (Rosenberg manifold) على التوالي، مما يوفر أسساً نظرية متينة لاستغلال الأنماط الطبيعية غير الخطية كأهداف تحكم فعالة في الروبوتات.
يقدم BitVLA نموذج رؤية-لغة-فعل (Vision-Language-Action) أصليًا بالكامل بدقة 1-بت للمناولة الروبوتية، يحقق أداءً يضاهي النماذج المرجعية ذات الدقة الكاملة مع تقليل بصمة الذاكرة وزمن الاستجابة بشكل كبير من خلال تصميم بارامترات ثلاثي أصلي واستراتيجية "الكمّنة ثم التقطير" (Quantize-then-Distill) مبتكرة للعمود الفقري للرؤية.
تقدم هذه الورقة نظام التحكم الموحد في التنقل والتلاعب (ULC)، وهو إطار عمل ذو سياسة واحدة يتفوق على النهج الهرمي التقليدي من خلال تمكين التحكم القوي والدقيق والمنسق في كامل الجسم للروبوتات البشرية، كما تم التحقق من ذلك على منصة Unitree G1.
تقترح هذه الورقة مخطط التحكم التنبئي البصري المدرك للاضطرابات (DA-VPC) الذي يدمج العلامات تحت الحمراء النشطة، ونمذجة الكينماتيكا غير الهولونومية، ومراقب الحالة الممتد لتحقيق مناورات إرساء قوية وعالية الدقة لروبوتات جمع العربات ذاتية القيادة في البيئات المتنوعة والمضطربة.