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यह शोधपत्र "आउट-ऑफ-दिस-वर्ल्ड-मॉडल" पेश करता है, जो एक नया ओपन-सोर्स JAX-आधारित ISS डॉकिंग वातावरण पर प्रशिक्षित, एक GPU-त्वरित, ट्रांसफार्मर-आधारित वर्ल्ड मॉडल है, जो अंतरिक्ष यान रेंडेवू कार्यों में उच्च सफलता दर, बेहतर आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सामान्यीकरण और सुदृढ़ विसंगति का पता लगाने की क्षमता प्राप्त करके पारंपरिक सुदृढीकरण लर्निंग बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र सेंट्रल-पाथ सर्टिफायर (CP-Cert) को प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल विधि है जो कैंडिडेट समाधानों को एक सेंट्रल पाथ के साथ निर्देशित करके सेमिडेफिनेट प्रोग्रामिंग रिलैक्सेशन में डिजनरेसी (degeneracy) पर विजय पाती है और वैश्विक इष्टतमता (global optimality) को तेजी से प्रमाणित करती है, जिससे एक तेज़ और स्केलेबल आउटलियर-रोबस्ट पोज़ एस्टीमेशन पाइपलाइन सक्षम होती है जो अत्याधुनिक सॉल्वर की तुलना में तीन गुना अधिक (तीन ऑर्डर्स ऑफ मैग्नीट्यूड तक) बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र **StyleDrive** का प्रस्ताव करता है, जो एक वर्ल्ड-मॉडल-आधारित फ्रेमवर्क है जो टेम्पोरल कंसिस्टेंसी रेगुलराइजेशन, एक्सप्लिसिट स्टेट डिसेंटैंगलमेंट और ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से एंड-टू-एंड ड्राइविंग में टेम्पोरल इनकंसिस्टेंसी, इंटरेक्शन मॉडलिंग और स्टाइल एडेप्टेबिलिटी की समस्याओं का समाधान करता है, जिससे बेंच2ड्राइव (Bench2Drive) बेंचमार्क पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है और सफल सिम-टू-रियल ट्रांसफर का प्रदर्शन होता है।
यह शोध पत्र R2S-Eval का प्रस्ताव करता है, जो एक स्वचालित मूल्यांकन पाइपलाइन है जो रोबोटिक मैनिपुलेशन नीतियों की स्थिर, गुणवत्ता-जागरूक रैंकिंग उत्पन्न करने के लिए रियल-टू-सिम अंशांकन (real-to-sim calibration) को विजन-लैंग्वेज मॉडल प्राथमिकता मूल्यांकन के साथ जोड़ता है, जिससे पारंपरिक वास्तविक-दुनिया के सफलता-दर मेट्रिक्स की श्रम-गहन और सीमित प्रकृति पर विजय प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र ARTiS को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अनुकूली रोबोटिक ग्रिपर है जो सक्रिय जैमिंग (active jamming) और फिन-रे अनुकूलन (fin-ray adaptation) के माध्यम से विघटन अनुप्रयोगों में विभिन्न उपकरणों को सुरक्षित रूप से संचालित करने के लिए सॉफ्ट मैकेनिज्म, मानवोचित निपुणता और कठोर मजबूती को जोड़ता है।
यह शोध पत्र BRIDGE का परिचय देता है, जो एक 88 सेमी ऊँचा ओपन-सोर्स ह्यूमनॉइड प्लेटफॉर्म और एक डेटा-संचालित मॉर्फोलॉजी-कंट्रोल को-डिज़ाइन फ्रेमवर्क है, जो मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर मानव-समान गति निष्ठा (मूवमेंट फिडेलिटी) और गतिशील प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए रोबोट की संरचना और नियंत्रण को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है।
यह शोध पत्र एक सर्वदिशीय मल्टीरोटर (ओम्नीकॉप्टर) के लिए एक वास्तविक समय के स्थानीय पथ नियोजन और बाधा निवारण मॉड्यूल प्रस्तुत करता है जो एडेप्टिव "एजाइल मोड" वेटिंग के साथ डायनेमिक विंडो अप्रोच को छह डिग्री ऑफ फ्रीडम (6D-DWA) तक विस्तारित करता है, जिससे स्थिर और अज्ञात अव्यवस्थित वातावरण दोनों में उच्च ट्रैकिंग सटीकता और प्रभावी टकराव निवारण प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र प्रेडिक्टिव ज़ोनोटोप रिडक्शन (PZR) को प्रस्तुत करता है, जो एक गतिशील दृष्टिकोण है जो रिड्यूसर चयन को एक इष्टतम नियंत्रण समस्या के रूप में फ्रेम करता है और अनिश्चितता के तहत काम करने वाले रोबोटों के लिए सटीक, संसाधन-कुशल रनटाइम मॉनिटरिंग को सक्षम करने हेतु पॉलिसी डिस्टिलेशन का उपयोग करता है, जो स्थिर रणनीतियों की तुलना में फॉल्स-पॉजिटिव दरों को काफी कम कर देता है।
यह शोध पत्र MINERVA को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यधिक संक्षिप्त 0.54M-पैरामीटर वाला विजन-लैंग्वेज-एक्शन पॉलिसी है जो LIBERO बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन (near-state-of-the-art performance) प्राप्त करता है, जो यह दर्शाता है कि कार्य की क्षमता का निचला स्तर (capacity floor) आश्चर्यजनक रूप से कम है जबकि यह निर्देश कंडीशनिंग की मजबूती में महत्वपूर्ण सीमाओं और फ्लो मैचिंग (flow matching) से लाभ की कमी को उजागर करता है।
यह शोध पत्र एक मल्टी-वाइन सॉफ्ट रोबोट आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो दो स्वतंत्र रूप से संचालित वाइन रोबोट्स को एक बाहरी वर्किंग चैनल से जोड़ता है, जिससे न्यूनतम आक्रामक सर्जरी जैसे जटिल नेविगेशन कार्यों के लिए तीव्र सक्रिय स्टीयरिंग और सुलभ टूल डिलीवरी सक्षम होती है।