cs.RO पेपर | Gist.Science

RMTL: Reinforced Micro-task Learning for Long-Horizon Manipulation with VLM Rewards

यह शोध पत्र रिइन्फोर्स्ड माइक्रो-टास्क लर्निंग (RMTL) का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (hierarchical reinforcement learning) ढांचा है जो लंबे समय तक चलने वाले रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों को भाषा-वर्णित माइक्रो-टास्कों में विभाजित करता है, जिसमें सिंगल-प्रॉम्ट VLM रिवार्ड्स की विरलता और सपाटता को दूर करने के लिए मल्टी-व्यू VLM रिवार्ड्स और एक रिवर्स करिकुलम का उपयोग किया गया है, जिससे तेज़ और अधिक स्केलेबल लर्निंग संभव हो पाती है।

Anıl Can Ateş, Orhan Kahraman, Cihan Topal2026-06-26

💻 computer science

RoboTales: ROBOTic Anthropomorphic LEarning Systems

यह शोध पत्र RoboTales को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाली, मॉड्यूलर रोबोटिक कहानी सुनाने वाली प्रणाली है जो बच्चों की सहभागिता और कथा बोध को बढ़ाने के लिए अभिव्यंजक मोज़े वाले कठपुतली (sock puppetry) का उपयोग करती है, जैसा कि एक पायलट अध्ययन द्वारा प्रदर्शित किया गया है जो केवल जेस्चर-आधारित मोड की तुलना में बेहतर प्रदर्शन दिखाता है।

Andrew Chen, Ju-Hung Chen, Phurinat Pinyomit, Alexis E. Block2026-06-26

🤖 machine learning

Fast LeWorldModel

यह शोध पत्र Fast-LeWorldModel को प्रस्तुत करता है, जो एक पुनर्निर्माण-मुक्त (reconstruction-free) विजुअल वर्ल्ड मॉडल है जो ऑटोरिग्रेसिव वन-स्टेप रोलआउट्स के स्थान पर एक पैरेलल एक्शन-प्रिफिक्स प्रेडिक्शन मैकेनिज्म का उपयोग करके प्लानिंग को तेज़ करता है और त्रुटि संचय (error accumulation) को कम करता है, जो उम्मीदवार एक्शन सीक्वेंस के लिए भविष्य के लेटेंट्स (latents) का सीधे पूर्वानुमान लगाता है।

Yuntian Gao, Xiangyu Xu2026-06-26

⚡ electrical engineering

Racing a Wheeled Quadruped: Active Load Transfer Mitigation via Model Predictive Control

यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित नियंत्रण ढांचे (hierarchical control framework) को प्रस्तुत करता है जो मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल और रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को जोड़ता है ताकि एक व्हील्ड क्वाड्रुपेड पर सक्रिय रोल नियंत्रण सक्षम किया जा सके, जो टर्न में झुकने के लिए लेग एक्ट्यूएटर्स का सक्रिय सस्पेंशन के रूप में उपयोग करके लेटरल लोड ट्रांसफर को काफी कम करता है और रेसिंग प्रदर्शन में सुधार करता है।

Marla Eisman, Brian Lam, Samuel Sonnino, Francesco Borrelli2026-06-26

💬 NLP

Charting the Growth of Social-Physical HRI (spHRI): A Systematic Review Pipeline Augmented by Small Language Models

यह शोध पत्र सोशल-फिजिकल ह्यूमन-रोबोट इंटरैक्शन (spHRI) का एक व्यवस्थित अवलोकन प्रस्तुत करता है जो यह दर्शाता है कि कैसे स्थानीय रूप से चलने वाले छोटे लैंग्वेज मॉडल्स (SLMs) मानव विशेषज्ञ स्क्रीनिंग को प्रभावी ढंग से बढ़ा सकते हैं, जिससे प्रक्रिया में काफी तेजी आती है और उन प्रासंगिक शोध पत्रों की पहचान होती है जिन्हें समीक्षक अन्यथा चूक सकते थे।

Mayumi Mohan, Ju-Hung Chen, Alexis E. Block2026-06-26

⚡ electrical engineering

PRISM: Efficient and Locally Optimal Probabilistic Planning with Reachability Guarantees

यह शोध पत्र PRISM को प्रस्तुत करता है, जो बाधित विश्वास स्थानों (constrained belief spaces) के लिए एक मल्टी-क्वेरी मोशन प्लानिंग एल्गोरिदम है जो पूर्ण कवरेज सुनिश्चित करने और कम लागत वाले, स्थानीय रूप से इष्टतम प्रक्षेप पथ (trajectories) उत्पन्न करने के लिए नियोजन को नियत माध्य (deterministic mean) और सहप्रसरण संकुचन (covariance shrinking) में विभाजित करता है, जो चुनौतीपूर्ण परिदृश्यों में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Alex Rose, Christopher Jewison, Jonathan P. How2026-06-26

🤖 AI

CoStream: Composing Simple Behaviors for Generalizable Complex Manipulation

CoStream एक नवीन ढांचा है जो तीन स्वतंत्र व्यवहारों—सिमेंटिक (semantic), प्रेडिक्टिव (predictive), और रिएक्टिव (reactive)—को एक एकीकृत $SE(3)$ नियंत्रण कमांड में संयोजित करके सुदृढ़, उच्च-परिशुद्धता वाले लॉन्ग-होरिज़न मैनिपुलेशन को प्राप्त करता है, जिससे कार्य-विशिष्ट कठोरता और मोनोलिथिक सामान्यीकरण के बीच के समझौते पर विजय प्राप्त होती है।

Haonan Chen, Yuxiang Ma, Stephen Tian, Xiaoshen Han, Wenlong Huang, Feiyang Wu, Yunzhu Li, Jiajun Wu, Edward H. Adelson (…)2026-06-26

🤖 machine learning

Rethinking Training & Inference for Forecasting: Linking Winner-Take-All back to GMMs

यह शोध पत्र स्वायत्त ड्राइविंग प्रक्षेपवक्र पूर्वानुमान (autonomous driving trajectory forecasting) में एक मॉडलिंग-प्रशिक्षण बेमेल (modeling-training mismatch) की पहचान करता है, जहाँ गॉसियन मिश्रण मॉडल (Gaussian mixture models) पर लागू 'विजेता-सब-लेता-है' (winner-take-all) नुकसान अनुinformative पोस्टीरियर्स (uninformative posteriors) का कारण बनते हैं, और हल्के पोस्ट-हॉक अनुमान सुधारों—विशेष रूप से पोस्टीरियर-वेटेड मर्जिंग (posterior-weighted merging) और एक-चरण EM अपडेट (one-step EM update)—का प्रस्ताव देता है ताकि बिना पुनरप्रशिक्षण के सॉफ्ट मोड असाइनमेंट (soft mode assignments) को पुनः प्राप्त किया जा सके और पूर्वानुमान सटीकता में सुधार किया जा सके।

Qiyuan Wu, Katie Z Luo, Bharath Hariharan, Wei-Lun Chao, Mark Campbell2026-06-26

🤖 AI

WatchAct: A Benchmark for Behavior-Grounded Robot Manipulation

यह शोधपत्र WatchAct प्रस्तुत करता है, जो 3,000 लॉन्ग-होराइजन इंस्टेंस वाला एक व्यापक बेंचमार्क है जो वीडियो के माध्यम से देखे गए मानवीय व्यवहार के बारे में तर्क करने की रोबोटिक मैनिपुलेशन प्रणालियों की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान अत्याधुनिक मॉडल उन कार्यों के लिए काफी संघर्ष करते हैं जिनमें इवेंट ग्राउंडिंग, प्रक्रियात्मक तर्क, इरादा अनुमान और एपिसोडिक ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है।

Baiqi Li, Ce Zhang, Yu Fang, Yue Yang, Shangzhe Li, Mingyu Ding, Gedas Bertasius2026-06-26

💻 computer science

OSC2Runner: OpenSCENARIO 2.x Compliant High-Fidelity AV Simulation in CARLA

OSC2Runner एक नवीन ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क है जो एब्स्ट्रैक्ट सिंटैक्स ट्रीज़ को डायनेमिक बिहेवियर ट्रीज़ में संकलित करके CARLA के भीतर OpenSCENARIO 2.x DSL के नेटिव, डिटर्मिनिस्टिक निष्पादन को सक्षम बनाता है, जिससे लेगेसी XML-आधारित इंटरप्रेटर्स में निहित स्पैटियोटेम्पोरल ड्रिफ्ट और लेटेंसी समाप्त हो जाती है।

Thoshitha Gamage, Lasanthi Gamage2026-06-26

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