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यह शोध पत्र CADET को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो बिना मॉडल पुनप्रशिक्षण की आवश्यकता के, कारण संबंधी शॉर्टकटों (causal shortcuts) की पहचान और उन्हें विसंयोजित (deconfounding) करके, पूर्व-प्रशिक्षित एंड-टू-एंड स्वायत्त ड्राइविंग प्लानर्स में स्प्यूरियस रिलायंस (spurious reliance) का ऑडिट, बेंचमार्क और सुधार करता है।
यह शोध पत्र PS2-RL को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन दो-चरणीय ढांचा (two-phase framework) है जो एक सीखे हुए बैकअप पॉलिसी को ऑनलाइन स्पष्ट रूप से नियंत्रण-अपरिवर्तनीय सेट (control-invariant sets) उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित करके सिद्ध रूप से सुरक्षित और स्केलेबल सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) प्राप्त करता है, जिन्हें अंतर्निहित RL एल्गोरिदम को प्रतिबंधित किए बिना एक विभेदक प्रक्षेपण परत (differentiable projection layer) के माध्यम से लागू किया जाता है।
यह शोध पत्र ORCA को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स रिसर्च स्टैक है जो मानवोचित रोबोटिक हाथों के लिए नियंत्रण, सिमुलेशन, टेलीऑपरेशन और रिटारगेटिंग को एकीकृत करता है ताकि मानवोचित हेरफेर (dexterous manipulation) को LeRobot जैसे मौजूदा रोबोट-लर्निंग इकोसिस्टम में निर्बाध रूप से एकीकृत किया जा सके।
यह शोध पत्र Instruct-Particulate प्रस्तुत करता है, जो मेष (meshes) या वास्तविक दुनिया की छवियों से आर्टिकुलेटेड (articulated) 3D वस्तुओं के पुनर्निर्माण की सामान्यीकरण और स्केलेबिलिटी में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए काइनेमैटिक विशिष्टताओं और 150,000 से अधिक वस्तुओं के एक बड़े पैमाने के हेट्रोजेनियस (heterogeneous) डेटासेट का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एडियाबेटिक स्पेक्ट्रल सबमैनिफोल्ड्स (aSSMs) पर आधारित एक विशुद्ध रूप से डेटा-संचालित मॉडल-प्रेडिक्टिव कंट्रोल रणनीति प्रस्तुत करता है जो सॉफ्ट रोबोट्स की नॉनलीनर डायनेमिक्स को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करती है, और उच्च-आयामी सिमुलेशन एवं प्रयोगों से प्राप्त निम्न-आयामी इनवेरिएंट मैनिफोल्ड्स का लाभ उठाकर मौजूदा विधियों की तुलना में 10 गुना बेहतर ट्रैकिंग प्रदर्शन प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र सीइंग-टू-एक्सपीरियंसिंग (S2E) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो वेब-स्केल वीडियो पर ऑफलाइन प्रीट्रेनिंग को सिमुलेशन में रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ जोड़कर नेविगेशन फाउंडेशन मॉडल्स को बेहतर बनाता है ताकि इंटरैक्टिव रीजनिंग और सुरक्षा में सुधार किया जा सके, जिसे नव-बेंच-जीएस (NavBench-GS) नामक एक नए इवैल्यूएशन बेंचमार्क द्वारा समर्थित किया गया है।
यह शोध पत्र एक सक्रिय सिमेंटिक परसेप्शन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो अनऑब्जर्व्ड क्षेत्रों के प्रशंसनीय सीन ग्राफ उत्पन्न करने और परिष्कृत स्थानिक तर्क के लिए सूचना लाभ की गणना करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे एक रोबोट को उच्च-स्तरीय सिमेंटिक्स और निम्न-स्तरीय ज्यामिति दोनों को समझकर जटिल इनडोर वातावरण को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से एक्सप्लोर करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र CIVAT प्रस्तुत करता है, जो एक 1:15-स्केल लघु टेस्टबेड है जो ROS2 के माध्यम से V2V/V2I संचार के साथ स्वायत्त वाहनों और स्मार्ट बुनियादी ढांचे को एकीकृत करता है, जिसे इंफ्रास्ट्रक्चर-आधारित धारणा (परसेप्शन) और इंटरसेक्शन प्रबंधन में प्रयोगों के माध्यम से सहकारी स्वायत्त ड्राइविंग को मान्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
QueryOcc एक क्वेरी-आधारित स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) फ्रेमवर्क पेश करता है जो 4D स्पेसियो-टेम्पोरल क्वेरीज़ और सूडो-पॉइंट क्लाउड्स या रॉ लिडार डेटा से सीधे निरंतर 3D सिमेंटिक ऑक्यूपेंसी सीखता है, जो वास्तविक समय की अनुमान गति (real-time inference speeds) को बनाए रखते हुए Occ3D-nuScenes बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र sEMG-आधारित इरादा पहचान (intent detection) के लिए एक स्वस्थ-से-स्ट्रोक (healthy-to-stroke) फ्यू-शॉट अनुकूलन पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो स्ट्रोक से बचे लोगों के लिए सटीकता और मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने और विषय-विशिष्ट अंशांकन (subject-specific calibration) डेटा की आवश्यकता को भारी रूप से कम करने के लिए बड़े पैमाने पर सक्षम शरीर (able-bodied) के प्रीट्रेनिंग का लाभ उठाता है।