4321 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة استخدام تمثيلات متوافقة مع السلوك، ولا سيما آثار النهاية الطرفية للمنفذ، ضمن نماذج الرؤية واللغة والعمل لتوحيد بيانات متنوعة عابرة للأجساء وتحسين أداء نقل الروبوت بشكل كبير، محققةً زيادة بنسبة 28% في إكمال المهام في العالم الحقيقي بعد التدريب المسبق في المحاكاة.
تقدم الورقة البحثية "مخطط عالم الأفعال" (World Action Planner)، وهو نظام تخطيط روبوتي يجمع بين نماذج الرؤية واللغة ونموذج عالم متعدد المهام مشروط بوضعية الصورة، لتمكين الوكلاء من تحسين خطط الأفعال بشكل تكراري من خلال عمليات محاكاة تخيلية، مما يحقق تعميماً فائقاً عبر المشاهد والمهام الجديدة مقارنة بالسياسات الحالية المتطورة التي تعمل بنظام النهاية إلى النهاية.
يقدم Arm2Air إطار عمل فعال حوسبياً وبيانياً ينقل هياكل تجنب العوائق من الأذرع الروبوتية إلى وضع أجهزة ترحيل الطائرات بدون طيار عبر النقل عبر الأجساد وتكييف التكيف منخفض الرتبة، مما يحسن بشكل كبير سرعة التخطيط وأداء الشبكة في البيئات الحضرية ثلاثية الأبعاد المعقدة مقارنة بالطرق التقليدية.
تقدم هذه الورقة بروتوكول HALO، وهو بروتوكول وقت تشغيل يضمن التنفيذ الوكيل الآمن من خلال القبول الانتقائي للمكونات المدعومة من استجابات الذكاء الاصطناعي غير المتجانسة بناءً على الالتزامات المحلية وإعادة التحقق من الإجراءات قبل الإرسال، متفوقاً بذلك على سياسات رفض الاستجابة الكاملة في الاحتفاظ بالوظائف المفيدة مع منع العمليات القديمة أو غير الآمنة.
يُعد RedFlow إطار عمل للتعلم التعزيزي غير المتصل (offline reinforcement learning) دقيق التفاصيل، يعمل على تعزيز سياسات الرؤية واللغة والعمل (Vision-Language-Action) القائمة على مطابقة التدفق (flow-matching) عبر تحويل تجارب الفشل إلى إشراف تصحيحي على مستوى الإجراء، مما يؤدي إلى تحسين معدلات النجاح في العالم الحقيقي وكفاءة العينات بشكل كبير مقارنة بالطرق الحالية.
تقدم هذه الورقة CALF، وهي بنية عصبية شاملة (end-to-end) تم تدريبها في محاكي مخصص لتفسير حركة الساق البشرية من مسوحات ليدار (LiDAR) منخفضة التثبيت، مما يتيح ملاحة روبوتية متوافقة اجتماعياً تم التحقق من نجاحها من خلال النشر في العالم الحقيقي بنمط الصفر الاستباقي (zero-shot).
تقترح هذه الورقة نهجين يعتمدان على الوعي بالأجهزة لدمج بيانات RGB-D في شبكات عميقة مدمجة لتقسيم الإمكانيات (affordance segmentation) على الأجهزة المدمجة، محققةً بنجاح أداءً في الوقت الفعلي ضمن حدود الطاقة المتوافقة مع الهواتف الذكية مع تحديد الحلول المثلى في منحنى باريتو التي توازن بين دقة التعميم والقيود العتادية.
يُعد SemAnCorr إطار عمل لا يتطلب تدريباً، يُمكّن من نقل مهارات التلاعب القوية بنمط "الصفر من الأمثلة" (zero-shot) عبر أجسام متنوعة هندسياً، وذلك من خلال إنشاء تقابلات كثيفة ومتسقة دلالياً ومتماسكة هندسياً عبر التحسين المشترك للوضعية والتقابل وانتشار الخرائط الوظيفية.
تقدم الورقة البحثية TacWAM، وهو نموذج عالمي للأفعال (World Action Model) مدرك للميكانيكا يدمج بين الترميز اللمسي المتوافق مكانيًا والانتباه ثلاثي الأنماط الموجه بالمرتكزات للتنبؤ بالحالات اللمسية المستقبلية للإشراف على عمليات التلاعب الروبوتية الغنية بالتلامس، محققةً معدل نجاح بنسبة 75.0% يتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية التي تعتمد على الرؤية فقط.
تقدم هذه الورقة QQWorld، وهي طريقة جديدة لتنظيم نماذج العالم تستبدل هدف Epps-Pulley بنهج مطابقة الكميات المئوية-الكميات المئوية (بما في ذلك متغير عبر الدفعات) للحفاظ على تدرجات تصحيحية فعالة في أطراف التوزيع، مما يحقق محاذاة غاوسية أفضل وأداء تخطيط محسّن مقارنة بالنموذج المرجعي LeWorldModel.