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🤖 AI

Memory as a Wasting Asset: Pricing Flash Endurance for Embodied Agents, and the Limits of Doing So

यह शोध पत्र एक 'वियर-अवेयर शैडो प्राइस' (wear-aware shadow price) को पेश करके रोबोट मेमोरी एंड्योरेंस के प्रबंधन के लिए एक लागत-न्यूनतम ढांचा प्रस्तावित करता है जो मेमोरी टियर्स के बीच डेटा प्लेसमेंट को अनुकूलित करता है, यह प्रकट करते हुए कि सबसे मूल्यवान स्मृतियों को फ्लैश स्टोरेज से केवल तभी हटाया जाना चाहिए जब मेमोरी मूल्य और राइट फ्रीक्वेंसी (write frequency) के बीच एक सकारात्मक सहसंबंध मौजूद हो, जो कि लॉन्ग-होरिज़न रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों में अनुभवजन्य रूप से देखा गया एक अनुकूल स्थिति है।

Josef Liyanjun Chen2026-06-17
🤖 machine learning

Efficient Reinforcement Learning by Guiding World Models with Non-Curated Data

यह शोध पत्र अनुभव पुनरावृत्ति (experience rehearsal) और निष्पादन मार्गदर्शन (execution guidance) के माध्यम से प्रचुर, गैर-क्यूरेटेड ऑफलाइन डेटा के साथ वर्ल्ड मॉडल्स को निर्देशित करके, वितरण संबंधी बदलाव (distributional shift) की समस्याओं को दूर करते हुए और विविध विज़ुओमोटर कार्यों में बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए, ऑनलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) की नमूना दक्षता (sample efficiency) को बढ़ाने की एक विधि प्रस्तावित करता है।

Yi Zhao, Aidan Scannell, Wenshuai Zhao, Yuxin Hou, Tianyu Cui, Le Chen, Dieter Büchler, Arno Solin, Juho Kannala, Joni P (…)2026-06-16
💻 computer science

One-Step Model Predictive Path Integral for Manipulator Motion Planning Using Configuration Space Distance Fields

यह शोध पत्र एक अत्यधिक कुशल एक-चरणीय मॉडल प्रेडिक्टिव पाथ इंटीग्रल (MPPI) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कॉन्फ़िगरेशन स्पेस डिस्टेंस फील्ड्स (CDFs) को एकीकृत करता है ताकि कॉन्फ़िगरेशन स्पेस में प्रत्यक्ष, ग्रेडिएंट-आधारित नेविगेशन सक्षम किया जा सके, जिससे उच्च-आयामी मैनिपुलेटर्स के लिए लगभग पूर्ण सफलता दर और 750 हर्ट्ज से अधिक की कंट्रोल फ्रीक्वेंसी प्राप्त होती है और मौजूदा विधियों की तुलना में कम्प्यूटेशनल लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जाता है।

Yulin Li, Tetsuro Miyazaki, Kenji Kawashima2026-06-16
💻 computer science

Bio-inspired decision making in robot swarms under biases

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ न्यूनतम रोबोट झुंडों (minimalistic robot swarms) में प्रत्यक्ष-परिवर्तन (direct-switch) जनमत गतिशीलता असामाजिक पूर्वाग्रहों के तहत विफल हो जाती है, वहीं जैव-प्रेरित क्रॉस-इनहिबिशन तंत्र पूर्वाग्रह की एक विस्तृत श्रृंखला में सर्वश्रेष्ठ विकल्प पर सुदृढ़, सटीक और स्केलेबल सर्वसम्मति को सक्षम बनाता है।

Raina Zakir, Timoteo Carletti, Marco Dorigo, Andreagiovanni Reina2026-06-16
💻 computer science

Artists' Views on Robotics Involvement in Painting Productions

यह अध्ययन एक स्वायत्त पेंटिंग रोबोट के साथ पेशेवर अमूर्त कलाकारों (abstract artists) के अनुभवों की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ मानव-मानव सहयोग सहज और भावनात्मक होता है, वहीं मानव-रोबोट सह-सृजन एक विशिष्ट रूप से चंचल, चिंतनशील और स्वायत्त गतिशीलता प्रदान करता है जो नवीन कलात्मक रणनीतियों को प्रोत्साहित करता है।

Francesca Cocchella, Nilay Roy Choudhury, Eric Chen, Patrícia Alves-Oliveira2026-06-16
🤖 machine learning

CoIRL-AD: Collaborative-Competitive Imitation-Reinforcement Learning in Latent World Models for Autonomous Driving

CoIRL-AD एक सहयोगात्मक-प्रतिस्पर्धी ढांचा है जो एंड-टू-एंड स्वायत्त ड्राइविंग की मजबूती और सामान्यीकरण को बढ़ाने के लिए, विशेष रूप से लॉन्ग-टेल परिदृश्यों और क्रॉस-सिटी सेटिंग्स में, लेटेंट वर्ल्ड मॉडल्स के भीतर इमिटेशन और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को एकीकृत करता है, जो उद्देश्यों को अलग करने और ऑफलाइन प्रशिक्षण के लिए इमेजिन्ड रोलआउट्स का लाभ उठाने के माध्यम से किया जाता है।

Xiaoji Zheng, Ziyuan Yang, Yanhao Chen, Yuhang Peng, Yuanrong Tang, Gengyuan Liu, Bokui Chen, Jiangtao Gong2026-06-16
💻 computer science

CropTrack: A Tracking with Re-Identification Framework for Precision Agriculture

क्रॉपट्रैक (CropTrack) सटीक कृषि के लिए एक नवीन मल्टीपल-ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग फ्रेमवर्क है जो मोशन डेटा को रेंकिंग-एन्हांस्ड, अपीयरेंस-आधारित एसोसिएशन रणनीति के साथ एकीकृत करके दोहराव वाले पैटर्न और बार-बार होने वाले अवरोधों जैसी चुनौतियों पर विजय प्राप्त करता है, जिससे पारंपरिक मोशन-ओनली विधियों की तुलना में पहचान संरक्षण में उल्लेखनीय सुधार होता है और पहचान स्विच (identity switches) कम होते हैं।

Md Ahmed Al Muzaddid, Jordan A. James, William J. Beksi2026-06-16
💻 computer science

LaST0_{0}: Latent Spatio-Temporal Chain-of-Thought for Robotic Vision-Language-Action Model

LaST0_0 एक रोबोटिक विजन-लैंग्वेज-एक्शन फ्रेमवर्क है जो एक ड्यूल-सिस्टम मिक्स्चर-ऑफ-ट्रांसफॉर्मर्स आर्किटेक्चर के भीतर एक टोकन-कुशल, लेटेंट स्पैटियो-टेम्पोरल चेन-ऑफ-थॉट का उपयोग करके स्पष्ट भाषाई तर्क की विलंबता (latency) और निर्णयात्मक सीमाओं को दूर करता है, जिससे विविध वास्तविक-दुनिया के हेरफेर कार्यों में महत्वपूर्ण सफलता दर सुधार प्राप्त होता है।

Zhuoyang Liu, Jiaming Liu, Hao Chen, Jiale Yu, Ziyu Guo, Chengkai Hou, Chenyang Gu, Xiangju Mi, Renrui Zhang, Kun Wu, Zh (…)2026-06-16
💻 computer science

HiCrowd: Hierarchical Crowd Flow Alignment for Dense Human Environments

HiCrowd एक पदानुक्रमित ढांचा (hierarchical framework) है जो सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (model predictive control) को जोड़ता है ताकि मोबाइल रोबोटों को मनुष्यों को केवल बाधाओं के रूप में मानने के बजाय उनके प्रवाह के साथ तालमेल बिठाकर घने मानव समूहों में कुशलतापूर्वक और सुरक्षित रूप से नेविगेट करने में सक्षम बनाया जा सके।

Yufei Zhu, Shih-Min Yang, Martin Magnusson, Allan Wang2026-06-16
🤖 machine learning

Whole-Brain Connectomic Graph Model Enables Whole-Body Locomotion Control in Fruit Fly

यह शोध पत्र फ्लाई-कनेक्टोमिक ग्राफ मॉडल (Fly-connectomic Graph Model) प्रस्तुत करता है, जो एक पूरे मस्तिष्क वाले ड्रोसोफिला (Drosophila) को ग्राफ-संरचित तंत्रिका नियंत्रक के रूप में स्थापित करने के लिए डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे न्यूरोमैकेनिक्स और एम्बोडीड इंटेलिजेंस (embodied intelligence) के बीच सेतु बनाते हुए एक सिम्युलेटेड फ्रूट फ्लाई में कुशल और स्थिर पूर्ण-शरीर लोकोमोशन (locomotion) प्राप्त किया गया है।

Zehao Jin, Yaoye Zhu, Chen Zhang, Yanan Sui2026-06-16