💻 computer science

LIBERO-PRO: Towards Robust and Fair Evaluation of Vision-Language-Action Models Beyond Memorization

यह शोध पत्र LIBERO-PRO को पेश करता है, जो एक सुदृढ़ बेंचमार्क है जो वस्तुओं, अवस्थाओं, निर्देशों और वातावरण के सामान्यीकृत व्यवधानों (generalized perturbations) के तहत वर्तमान विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडलों के प्रदर्शन के पूर्ण पतन को प्रदर्शित करके उनके रटने (rote memorization) पर अत्यधिक निर्भरता को उजागर करता है, जिससे समुदाय को निष्पक्ष मूल्यांकन मानकों को अपनाने के लिए प्रेरित किया जा सके।

Xueyang Zhou, Yangming Xu, Guiyao Tie, Yongchao Chen, Guowen Zhang, Duanfeng Chu, Pan Zhou, Lichao Sun2026-05-26
💻 computer science

A Formal gatekeeper Framework for Safe Dual Control with Active Exploration

यह शोध पत्र सुरक्षित द्वैत नियंत्रण (dual control) के लिए एक औपचारिक गेटकीपर ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सक्रिय अन्वेषण (active exploration) के साथ सुदृढ़ नियोजन (robust planning) को एकीकृत करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि अनिश्चितता में कमी का लक्ष्य केवल तभी रखा जाए जब वह सुरक्षा से समझौता किए बिना सत्यापन योग्य मिशन सुधार प्रदान करता हो।

Kaleb Ben Naveed, Devansh R. Agrawal, Dimitra Panagou2026-05-26
💬 NLP

What Questions Should Robots Be Able to Answer? A Dataset of User Questions for Explainable Robotics

यह शोध पत्र घरेलू रोबोटों के लिए 1,893 उपयोगकर्ता प्रश्नों के एक डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जिसे 12 श्रेणियों में 100 प्रतिभागियों से एकत्र किया गया है, ताकि यह स्पष्ट किया जा सके कि व्याख्यात्मक रोबोटिक्स (explainable robotics) के विकास को निर्देशित करने के लिए, जबकि उपयोगकर्ता अक्सर कार्य निष्पादन के बारे में पूछते हैं, वे इस बात को प्राथमिकता देते हैं कि रोबोट कठिन परिदृश्यों को कैसे संभालते हैं, और प्रश्न पैटर्न नौसिखिए और अनुभवी उपयोगकर्ताओं के बीच काफी भिन्न होते हैं।

Lennart Wachowiak, Andrew Coles, Gerard Canal, Oya Celiktutan2026-05-26
🤖 machine learning

Approximating Safety Feedback Without a Safety Oracle via Model Predictive Control

यह शोध पत्र एक मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल-आधारित एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो स्पष्ट बाधा सूचकांकों (constraint formulations) या हस्त-लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता के बिना क्रिया सुरक्षा को सत्यापित करने के लिए सिम्युलेटर-संचालित उत्क्रमणीयता (reversibility) और धनात्मक-अपरिवर्तनीयता (positive-invariance) धारणाओं का लाभ उठाकर एक सुरक्षा ओरेकल (safety oracle) का सन्निकटन करता है।

Jeff Pflueger, Michael Everett2026-05-26
💻 computer science

Efficient Long-Horizon Vision-Language-Action Models via Static-Dynamic Disentanglement

यह शोध पत्र DySta का प्रस्ताव करता है, जो विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स के लिए एक कुशल फ्रेमवर्क है जो कॉन्टेक्स्ट लेंथ को कम करने और KV कैश पुन: उपयोग को सक्षम करने के लिए स्टैटिक और डायनेमिक विजुअल टोकन को अलग करता है, जिससे सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया के रोबोटिक कार्यों पर मल्टी-फ्रेम इंटीग्रेशन प्रदर्शन और इन्फरेंस स्पीड में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Weikang Qiu, Huashuo Lei, Tinglin Huang, Rex Ying2026-05-26
💻 computer science

World-VLA-Loop: Closed-Loop Learning of Video World Model and VLA Policy

World-VLA-Loop एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क पेश करता है जो सफल और लगभग-सफल प्रक्षेप पथों (trajectories) के एक क्यूरेटेड डेटासेट का उपयोग करके एक स्टेट-अवेयर वीडियो वर्ल्ड मॉडल और एक विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) पॉलिसी को पुनरावृत्ति (iteratively) के साथ सह-प्रशिक्षित करता है, जिससे वर्चुअल वातावरण में कुशल सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) सक्षम होती है और महंगी वास्तविक-दुनिया की अंतःक्रियाओं पर निर्भरता कम होती है।

Xiaokang Liu, Zechen Bai, Hai Ci, Kevin Yuchen Ma, Mike Zheng Shou2026-05-26
⚡ electrical engineering

SEIDM: A Safe and Efficient Intelligent Driver Model for Autonomous Driving Behavior

यह शोध पत्र SEIDM का प्रस्ताव करता है, जो एक उन्नत इंटेलिजेंट ड्राइवर मॉडल है जो आक्रामकता और सावधानी के बीच गतिशील रूप से संतुलन बनाने के लिए एक अनुकूली सुरक्षा कारक (adaptive safety factor) का उपयोग करता है, जिससे सुरक्षा से समझौता किए बिना यातायात प्रवाह की दक्षता और स्थिरता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Yuyang Yao, Shaocheng Luo2026-05-26
🤖 AI

MEMOR-E: In-Context and Fine-Tuned LLM Personalization for Alzheimer's Assistive Robotics

यह शोध पत्र MEMOR-E को प्रस्तुत करता है, जो एक मोबाइल चतुष्पाद रोबोट (क्वाड्रुपेड रोबोट) है, जो एक फाइन-ट्यून्ड और इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग-एन्हांस्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल से लैस है, जो अल्जाइमर के रोगियों और उनके देखभाल करने वालों के लिए व्यक्तिगत, पारदर्शी और विश्वसनीय सहायक सहायता प्रदान करने हेतु स्टेज-अवेयर, नॉन-डायग्नोस्टिक संज्ञानात्मक सारांश उत्पन्न करता है।

Maissa Abir Smaili, Eren Sadikoglu, Ransalu Senanayake2026-05-26
🤖 AI

Why We Need World Models for AGI: Where LLMs Fail and How World Models May Outperform

यह शोध पत्र तर्क देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) लेटेंट एनवायरनमेंट डायनेमिक्स के साथ ऑब्जेक्टिव मिसमैच के कारण लॉन्ग-होरिजन प्लानिंग और कॉज़ल रीजनिंग में संघर्ष करते हैं, जो "फ्लक्स" (Flux) एनवायरनमेंट के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि लेटेंट स्टेट ट्रांज़िशन तक स्पष्ट पहुंच रखने वाले एजेंट स्थिर, दीर्घकालिक निर्णय लेने में LLMs की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Feisal Alaswad, Batoul Aljaddouh, Maher Alrahhal, Poovammal E, Talal Bonny2026-05-26
🤖 AI

Beyond Predefined Learning Objects: A Thinking-Learning Interaction Model for Up-to-Date Autonomous Robot Learning

यह शोध पत्र एक द्वि-दिशीय चिंतन-शिक्षण अंतःक्रिया मॉडल प्रस्तावित करता है जो स्वायत्त रोबोटों को निरंतर पर्यावरणीय अंतःक्रिया के माध्यम से अपनी विशेषताओं, श्रेणियों, मॉडलों और क्रियात्मक दिनचर्या को गतिशील रूप से अनुकूलित करके पूर्व-निर्धारित शिक्षण बाधाओं को पार करने में सक्षम बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप पहचान सटीकता, मॉडल अपडेट सफलता और क्रिया दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Hong Su2026-05-26