💻 संगणक विज्ञान

CDE: Concept-Driven Exploration for Reinforcement Learning

यह शोधपत्र कॉन्सेप्ट-ड्रिवन एक्सप्लोरेशन (CDE) का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण अधिगम (reinforcement learning) ढांचा है जो विज़ुअल कंट्रोल कार्यों में कुशल, लक्षित अन्वेषण के लिए मार्गदर्शन करने और वास्तविक दुनिया में मजबूत स्थानांतरण प्राप्त करने हेतु अवधारणा पुनर्निर्माण सटीकता (concept reconstruction accuracy) को एक आंतरिक पुरस्कार के रूप में उपयोग करते हुए, ऑब्जेक्ट-सेंट्रिक अवधारणाओं को शोर युक्त पर्यवेक्षी संकेतों (noisy supervisory signals) के रूप में उत्पन्न करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित विजन-लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाता है।

Le Mao, Andrew H. Liu, Renos Zabounidis, Yanan Niu, Zachary Kingston, Joseph Campbell2026-03-10
🤖 मशीन लर्निंग

Pretraining in Actor-Critic Reinforcement Learning for Robot Locomotion

यह शोध पत्र रोबोटिक लोकोमोशन के लिए एक प्रीट्रेनिंग-फाइनट्यूनिंग प्रतिमान (पैराडाइम) प्रस्तावित करता है जो एक प्रोप्रियोसेप्टिव इनवर्स डायनेमिक्स मॉडल (PIDM) को प्रशिक्षित करने के लिए एक टास्क-अग्नोस्टिक एक्सप्लोरेशन रणनीति का लाभ उठाता है, जिसका उपयोग फिर PPO जैसे एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम को वॉर्म-स्टार्ट करने के लिए किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप विविध रोबोटिक एम्बॉडिमेंट्स में सैंपल एफिशिएंसी और टास्क परफॉरमेंस में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Jiale Fan, Andrei Cramariuc, Tifanny Portela, Marco Hutter2026-03-10
💻 संगणक विज्ञान

NaviTrace: Evaluating Embodied Navigation of Vision-Language Models

यह शोध पत्र NaviTrace को प्रस्तुत करता है, जो विविध परिदृश्यों और एम्बॉडमेंट प्रकारों में 3000 से अधिक विशेषज्ञ नेविगेशन ट्रेसेस (navigation traces) वाला एक उच्च-गुणवत्ता वाला विजुअल क्वेश्चन अनस्वर्सिंग (Visual Question Answering) बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान विजन-लैंग्वेज मॉडल एक नवीन सिमेंटिक-अवेयर ट्रेस स्कोर (semantic-aware trace score) के साथ मूल्यांकन किए जाने पर स्थानिक ग्राउंडिंग (spatial grounding) और लक्ष्य स्थानीयकरण (goal localization) में अभी भी मानव प्रदर्शन से पीछे हैं।

Tim Windecker, Manthan Patel, Moritz Reuss, Richard Schwarzkopf, Cesar Cadena, Rudolf Lioutikov, Marco Hutter, Jonas Fre (…)2026-03-10
💻 संगणक विज्ञान

IPPO Learns the Game, Not the Team: A Study on Generalization in Heterogeneous Agent Teams

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि विषम बहु-एजेंट परिवेशों में, सेल्फ-प्ले के माध्यम से प्रशिक्षित एक मानक IPPO बेसलाइन नए टीममेट एल्गोरिदम के लिए प्रभावी ढंग से सामान्यीकृत होती है, जो रोटेटिंग पॉलिसी ट्रेनिंग जैसे अधिक जटिल प्रशिक्षण तरीकों के समान प्रदर्शन प्राप्त करती है जो एजेंटों को स्पष्ट रूप से विविध पार्टनर रणनीतियों के संपर्क में लाते हैं।

Ryan LeRoy, Jack Kolb2026-03-10
⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

NMPC-Augmented Visual Navigation and Safe Learning Control for Large-Scale Mobile Robots

यह शोधपत्र फिसलन भरी सतहों पर संचालित होने वाले बड़े पैमाने के मोबाइल रोबोटों के लिए एक व्यापक नेविगेशन और नियंत्रण ढांचा प्रस्तुत करता है, जो विजुअल पोज़ एस्टीमेशन, नॉनलीन मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल, एक एडैप्टिव रोबस्टनेस वाले डीप न्यूरल नेटवर्क-आधारित लो-लेवल पॉलिसी, और समान घातीय स्थिरता (यूनिफॉर्म एक्सपोनेंशियल स्टेबिलिटी) तथा सुरक्षित, सुदृढ़ संचालन सुनिश्चित करने के लिए एक लॉगरिदमिक सेफ्टी मॉड्यूल को एकीकृत करता है।

Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila2026-03-10
💻 संगणक विज्ञान

Green-VLA: Staged Vision-Language-Action Model for Generalist Robots

यह शोध पत्र Green-VLA का परिचय देता है, जो एक पांच-चरणीय पाठ्यक्रम ढांचा (curriculum framework) है जो बड़े पैमाने पर मल्टीमॉडल प्रीट्रेनिंग, एम्बॉडिमेंट-विशिष्ट अनुकूलन (embodiment-specific adaptation), और सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को जोड़ता है ताकि एक एकल सामान्यज्ञ नीति (generalist policy) को ग्रीन ह्यूमनाइड सहित विविध रोबोटिक प्रणालियों को बेहतर सुरक्षा और दीर्घ-अवधि दक्षता के साथ मजबूती से नियंत्रित करने में सक्षम बनाया जा सके।

I. Apanasevich, M. Artemyev, R. Babakyan, P. Fedotova, D. Grankin, E. Kupryashin, A. Misailidi, D. Nerus, A. Nutalapati (…)2026-03-10
💻 संगणक विज्ञान

Object-Scene-Camera Decomposition and Recomposition for Data-Efficient Monocular 3D Object Detection

यह शोध पत्र एक ऑनलाइन डेटा हेरफेर योजना प्रस्तावित करता है जो प्रशिक्षण छवियों को स्वतंत्र वस्तु, दृश्य और कैमरा घटकों में विभाजित करती है और उन्हें विचलित मुद्राओं (perturbed poses) के साथ पुनर्गठित करती है ताकि विविध प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न किया जा सके, जिससे पूर्ण और विरल (sparsely) दोनों पर्यवेक्षित सेटिंग्स में मोनोकुलर 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडलों की डेटा दक्षता और प्रदर्शन में सुधार होता है।

Zhaonian Kuang, Rui Ding, Meng Yang, Xinhu Zheng, Gang Hua2026-03-10
💻 संगणक विज्ञान

Iterative Closed-Loop Motion Synthesis for Scaling the Capabilities of Humanoid Control

यह शोध पत्र एक पुनरावृत्ति क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्वचालित रूप से उच्च-गुणवत्ता वाला, विविध मोशन डेटा उत्पन्न करता है और कार्य की कठिनाई को क्रमिक रूप से बढ़ाता है, जिससे ह्यूमनॉइड कंट्रोल पॉलिसीज़ काफी कम प्रशिक्षण डेटा के साथ बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम होती हैं।

Weisheng Xu, Qiwei Wu, Jiaxi Zhang, Tan Jing, Yangfan Li, Yuetong Fang, Jiaqi Xiong, Kai Wu, Rong Ou, Renjing Xu2026-03-10
💬 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

TimeSpot: Benchmarking Geo-Temporal Understanding in Vision-Language Models in Real-World Settings

यह शोध पत्र TimeSpot को प्रस्तुत करता है, जो 80 देशों के 1,455 वास्तविक-विश्व छवियों से बना एक व्यापक बेंचमार्क है, जिसे केवल दृश्य साक्ष्यों से स्थान, समय और पर्यावरणीय संदर्भ का अनुमान लगाने में वर्तमान विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की सीमित भू-कालिक (geo-temporal) तर्क क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Azmine Toushik Wasi, Shahriyar Zaman Ridoy, Koushik Ahamed Tonmoy, Kinga Tshering, S. M. Muhtasimul Hasan, Wahid Faisal (…)2026-03-10
💻 संगणक विज्ञान

Dynamic Targeting of Satellite Observations Using Supplemental Geostationary Satellite Data and Hierarchical Planning

यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित योजना दृष्टिकोण (hierarchical planning approach) प्रस्तावित करता है जो डायनेमिक टारगेटिंग मिशनों के लिए लुकअहेड होराइजन्स को विस्तारित करने हेतु पूरक भूस्थैतिक उपग्रह डेटा को एकीकृत करता है, जो पारंपरिक ऑनबोर्ड-ओनली प्लानर्स की तुलना में विशेष रूप से विरल रूप से वितरित लक्ष्यों वाले परिदृश्यों में 41% तक प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करता है।

Akseli Kangaslahti, Itai Zilberstein, Alberto Candela, Steve Chien2026-03-10