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💻 computer science

Sandwich-Residuals: Parameter-Efficient Test-time Adaptation of World Models

यह शोध पत्र 'सैंडविच-रेसिडुअल्स' (Sandwich-Residuals) को प्रस्तुत करता है, जो लेटेंट वर्ल्ड मॉडल्स के लिए एक पैरामीटर-कुशल टेस्ट-टाइम एडेप्टेशन विधि है जो प्रीट्रेंड वेट्स को फ्रीज करती है और केवल छोटे रेसिडुअल करेक्शन्स को सेल्फ-सुपरवाइज्ड प्रेडिक्शन एरर्स का उपयोग करके ऑनलाइन सीखती है, जिससे वितरण बदलावों (distribution shifts) के तहत सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार होता है और मौजूदा दृष्टिकोणों की तुलना में 97-99% कम पैरामीटर्स को एडेप्ट किया जाता है।

Krishnam Soni, Aditya Sehgal, Vedant Dave, Elmar Rueckert2026-09-21
🤖 AI

ForceTwin: Physics-informed Digital Twins for Robotic Manipulation from Instrumented Human Interaction

ForceTwin एक ऐसा सिस्टम है जो बल-संवेदी ग्रिपर्स (force-sensing grippers) के साथ इंस्ट्रूमेंटेड मानव इंटरैक्शन का विश्लेषण करके आर्टिकुलेटेड वस्तुओं के फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड डिजिटल ट्विन्स की पहचान करता है, जो मौजूदा किनेमैटिक्स-ओनली या विजुअल-लैंग्वेज प्रायर-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में काफी अधिक सटीक हेरफेर और नियंत्रण सक्षम बनाता है।

Tim Engelbracht, René Zurbrügg, Mayank Mittal, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Hermann Blum, Zuria Bauer2026-09-21
💻 computer science

SFVO: Decoupled Confidence-Guided Stereo-Flow Visual Odometry with Bidirectional PnP

SFVO एक पत्राचार-संचालित (correspondence-driven) स्टीरियो विजुअल ओडोमेट्री फ्रेमवर्क है जो छवियों से सीधे पोज़ सीखने के बजाय, रोबस्ट, मेट्रिक-स्केल 6-DoF पोज़ अनुमान के लिए प्रीट्रेन स्टीरियो मैचिंग और ऑप्टिकल फ्लो मॉडल्स का लाभ उठाकर डिकपल्ड कॉन्फिडेंस-गाइडेड ज्यामितीय बाधाएं (geometric constraints) उत्पन्न करता है।

Kai Zhang, Guoyang Zhao, Jun Ma2026-09-21
🤖 machine learning

From Pretraining to Proficiency: Real-World Subtask RL for Long-Horizon Manipulation with Minimal Human Intervention

यह शोध पत्र PARTS को प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक दुनिया का सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो केवल महत्वपूर्ण उप-कार्य बाधाओं (subtask bottlenecks) पर मानवीय हस्तक्षेप पर ध्यान केंद्रित करके पूर्व-प्रशिक्षित रोबोट नीतियों को फाइन-ट्यून करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में न्यूनतम मानवीय प्रयास के साथ दीर्घ-अवधि हेरफेर (long-horizon manipulation) की सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Sichang Su, Benjamin Yang, Zhiyun Deng, Boyuan Liang, Yip Fun Yeung, Zelin Wang, Lingfeng Sun2026-09-21
💻 computer science

A Sim-to-Real Integration Pipeline for Training and Deployment of Chunk-Based VLA Manipulation Policies

यह शोध पत्र एक ओपन-सोर्स सिम-टू-रियल पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो विशेषज्ञ सिमुलेशन प्रक्षेप पथों (expert simulation trajectories) को वास्तविक हार्डवेयर पर पुन: चलाने के माध्यम से युग्मित डेटासेट (paired datasets) उत्पन्न करके, चंक-आधारित विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मैनिपुलेशन पॉलिसियों के प्रशिक्षण में डेटा की कमी की बाधा को संबोधित करता है, जिससे कुशल नीति प्रशिक्षण, मूल्यांकन और सिम-टू-रियल अंतराल का प्रत्यक्ष मापन सक्षम होता है।

Mathilde Kappel, Clémence Grislain, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Louis Annabi, Fa\"ız Ben Amar, Stéphane Doncieux (…)2026-09-21
🤖 machine learning

Beyond Kinematics: Benchmarking Simulation Fidelity for Muscle-Driven Imitation Learning

यह शोध पत्र व्यवस्थित रूप से दो अत्याधुनिक मोशन-इमिटेशन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) पाइपलाइनों का बेंचमार्किंग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि दोनों मानव किनेमैटिक्स को सटीक रूप से पुनरुत्पादित करते हैं, शरीर विज्ञान-केंद्रित HyFyDy पाइपलाइन प्रयोगात्मक मांसपेशी सक्रियण पैटर्न के मिलान में दक्षता-उन्मुख MuJoCo पाइपलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है, जिससे रोबोटिक सहायक उपकरण डिजाइन के लिए मस्कुलोस्केलेटल मॉडलिंग में उन्नत शारीरिक यथार्थवाद की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर प्रकाश पड़ता है।

Ayah G. Ahmad, Claire E. Borden, Maegan Tucker2026-09-21
🤖 AI

When Should a Failing Robot Ask? Initiating Corrective Human-Robot Dialogue from Audited Sensor Evidence

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ओपन विजन-लैंग्वेज मॉडल वास्तविक सेंसर साक्ष्य के बजाय प्रॉम्प्ट फॉर्मेटिंग पर अपनी निर्भरता के कारण यह निर्णय लेने में विफल रहते हैं कि मनुष्यों से कब सहायता मांगनी है, लेकिन विविध सेंसर डेटा को शामिल करके और अपने कार्यों को मापी गई विश्वसनीयता एवं कार्य लागतों में ग्राउंड करके उनकी नैदानिक सटीकता और निर्णय लेने की क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सकता है।

Eshika Pathak, Leela Krishna2026-09-21
💻 computer science

PRIME: Perception Feedback with Situational Memory Embeddings in VLA Models

PRIME एक सीखा हुआ फीडबैक तंत्र पेश करता है जो इरादा-संचालित धारणा (intent-driven perception) को सक्षम करने के लिए विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) संवेदी प्रश्नों को एक नवीन सिचुएशनल मेमोरी (Situational Memory) पर आधारित करता है, जिससे न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ बेंच2ड्राइव (Bench2Drive) बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Erik Deinzer, Naya Baslan, Luca Paparusso, Narunas Vaskevicius, Peter Knott, Luigi Palmieri2026-09-21
💻 computer science

Duty Factor Predicts Robust Constrained Quadrupedal Locomotion Across Gait Types

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विभिन्न नियंत्रण आर्किटेक्चर और भौतिक वातावरणों में बाधित चतुष्पाद चाल (quadrupedal locomotion) के दौरान मजबूती का अधिक प्रभावी और सार्वभौमिक भविष्यवक्ता नाममात्र गेट प्रकार (nominal gait type) के बजाय ड्यूटी फैक्टर (duty factor) है।

James Zhu, David Ologan, George Ortiz, Thomas Chun Fai Lee, Selvin Garcia Gonzalez, Ardalan Tajbakhsh, Pinhas Ben-Tzvi (…)2026-09-21
💻 computer science

SeeQ: Training Generalist Value Functions for Long-Horizon Robotic Manipulation

यह शोध पत्र SeeQ को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो जटिल, लंबी अवधि के रोबोटिक हेरफेर कार्यों के लिए ऑफलाइन डेटा का उपयोग करके लंबी क्रेडिट-असाइनमेंट क्षितिज (long credit-assignment horizons) की समस्या को दूर करने और पॉलिसी स्टीयरिंग में सुधार करने के लिए प्राकृतिक भाषा में सक्रिय उप-कार्यों (active subtasks) की ऑटोरेग्रेसिव रूप से भविष्यवाणी करके सामान्यज्ञ वैल्यू फंक्शन्स (generalist value functions) को प्रशिक्षित करता है।

Saksham Singh, Zheyuan Hu, Max Sobol Mark, Jeffrey Yu, Zackory Erickson, Aviral Kumar2026-09-21