💻 संगणक विज्ञान

Fine-Tuning Robot Policies While Maintaining User Privacy

यह शोध पत्र PRoP को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) ढांचा है जो रोबोटों को अद्वितीय क्रिप्टोग्राफिक कुंजियों का उपयोग करके नेटवर्क भार (network weights) को गणितीय रूप से रूपांतरित करने के माध्यम से गोपनीयता बनाए रखते हुए व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए अपनी नीतियों को व्यक्तिगत बनाने में सक्षम बनाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि केवल अधिकृत उपयोगकर्ता ही उनके विशिष्ट व्यवहार संबंधी अनुकूलनों तक पहुँच सकें।

Benjamin A. Christie, Sagar Parekh, Dylan P. Losey2026-03-05
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

ELMUR: External Layer Memory with Update/Rewrite for Long-Horizon RL Problems

यह शोध पत्र ELMUR का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर है जो संरचित बाहरी मेमोरी (structured external memory) से सुसज्जित है, जो रोबोटिक एजेंटों को प्रभावी क्षितिज (effective horizons) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाकर और सिंथेटिक एवं वास्तविक दुनिया के मैनिपुलेशन बेंचमार्क पर मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करके, लंबी अवधि वाले, आंशिक रूप से दृश्यमान कार्यों को प्रभावी ढंग से संभालने में सक्षम बनाता है।

Egor Cherepanov, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov2026-03-05
💻 संगणक विज्ञान

CERNet: Class-Embedding Predictive-Coding RNN for Unified Robot Motion, Recognition, and Confidence Estimation

यह शोध पत्र CERNet को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत पदानुक्रमित प्रेडिक्टिव-कोडिंग रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क है जो एक ही संक्षिप्त ढांचे के भीतर वास्तविक समय में रोबोट गति निर्माण, ऑनलाइन इरादा पहचान और आंतरिक आत्मविश्वास अनुमान को एकीकृत करता है, जो एक ह्यूमनाइड रोबोट पर उत्कृष्ट प्रक्षेपवक्र पुनरुत्पादन और पहचान सटीकता प्रदर्शित करता है।

Hiroki Sawada, Alexandre Pitti, Mathias Quoy2026-03-05
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Agile Flight Emerges from Multi-Agent Competitive Racing

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि रेसिंग कार्यों में प्रतिस्पर्धा करने के लिए कई एजेंटों को स्पार्स हाई-लेवल रिवार्ड्स के साथ प्रशिक्षित करना प्रभावी रूप से चुस्त उड़ान व्यवहार और रणनीतिक क्षमताएं उत्पन्न करता है जो एकल प्रशिक्षण विधियों से बेहतर हैं, जिससे जटिल भौतिक वातावरण में श्रेष्ठ सिम-टू-रियल ट्रांसफर और सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Vineet Pasumarti, Lorenzo Bianchi, Antonio Loquercio2026-03-05
💻 संगणक विज्ञान

VIGOR: Visual Goal-In-Context Inference for Unified Humanoid Fall Safety

VIGOR एक एकीकृत, विज़न-आधारित फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मानवोचित (humanoid) गिरने की सुरक्षा के लिए, विरल मानवीय प्रदर्शनों (sparse human demonstrations) पर प्रशिक्षित एक विशेषाधिकार प्राप्त शिक्षक (privileged teacher) को एक तैनात करने योग्य छात्र (deployable student) में संकुचित करता है, जो एगोसेंट्रिक डेप्थ (egocentric depth) और प्रोप्रियोसेप्शन (proprioception) से प्राप्त लक्ष्य-इन-कॉन्टेक्स्ट लेटेंट रिप्रजेंटेशन (goal-in-context latent representations) के मिलान द्वारा विविध गैर-समतल वातावरणों में सुदृढ़, ज़ीरो-शॉट फॉल रिकवरी प्राप्त करने में सक्षम है।

Osher Azulay, Zhengjie Xu, Andrew Scheffer, Stella X. Yu2026-03-05
💻 संगणक विज्ञान

CLASH: Collision Learning via Augmented Sim-to-real Hybridization to Bridge the Reality Gap

यह शोधपत्र CLASH को प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-कुशल ढांचा (framework) है जो सीमित वास्तविक दुनिया के डेटा से एक पैरामीटर-कंडीशन्ड इम्पल्सिव कोलिजन सरोगेट मॉडल सीखकर और इसे एक मानक सिम्युलेटर में एकीकृत करके, कॉन्टैक्ट-रिच रोबोटिक्स में सिम-टू-रियल गैप को पाटता है, जिससे भविष्यवाणी की सटीकता, खोज दक्षता और स्थानांतरित नियंत्रण नीतियों की सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Haotian He, Ning Guo, Siqi Shi, Qipeng Liu, Wenzhao Lian2026-03-05
🤖 कृत्रिम बुद्धिमत्ता

Learning Physical Principles from Interaction: Self-Evolving Planning via Test-Time Memory

यह शोध पत्र PhysMem को पेश करता है, जो एक टेस्ट-टाइम मेमोरी फ्रेमवर्क है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल प्लानर्स को मॉडल पैरामीटर्स को अपडेट किए बिना इंटरेक्शन के माध्यम से भौतिक सिद्धांतों को सीखने और सत्यापित करने में सक्षम बनाता है, जिससे नए परिदृश्यों में लागू करने से पहले परिकल्पनाओं को मान्य करके मैनिपुलेशन सफलता दरों में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Haoyang Li, Yang You, Hao Su, Leonidas Guibas2026-03-05
🤖 मशीन लर्निंग

FlowCorrect: Efficient Interactive Correction of Generative Flow Policies for Robotic Manipulation

FlowCorrect एक मॉड्यूलर, इंटरैक्टिव इमिटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो स्पार्स ह्यूमन पोज़ करेक्शन्स (sparse human pose corrections) के माध्यम से जनरेटिव फ्लो-मैचिंग रोबोटिक पॉलिसियों के रियल-टाइम, सैंपल-एफिशिएंट एडाप्टेशन को सक्षम बनाता है, जो अंतर्निहित मॉडल को फिर से प्रशिक्षित किए बिना पहले विफल हुए कार्यों पर सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Edgar Welte, Yitian Shi, Rosa Wolf, Maximillian Gilles, Rania Rayyes2026-03-05
💻 संगणक विज्ञान

A Novel Modular Cable-Driven Soft Robotic Arm with Multi-Segment Reconfigurability

यह शोध पत्र एक नवीन मॉड्यूलर, केबल-चालित सॉफ्ट रोबोटिक आर्म प्रस्तुत करता है जिसमें मल्टी-सेगमेंट पुनर्गठन क्षमता है जो स्टैकिंग के माध्यम से सुलभ कार्यक्षेत्र (रिचेबल वर्कस्पेस) में महत्वपूर्ण विस्तार प्रदर्शित करती है और सिलिकॉन की कठोरता, झुकने की लचीलापन तथा भार वहन करने की स्थिरता के बीच महत्वपूर्ण समझौते को रेखांकित करती है।

Moeen Ul Islam, Cheng Ouyang, Xinda Qi, Azlan Zahid, Xiaobo Tan, Dong Chen2026-03-05
💻 संगणक विज्ञान

CASSR: Continuous A-Star Search through Reachability for real time footstep planning

यह शोध पत्र CASSR को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन वास्तविक समय (real-time) फुटस्टेप प्लानिंग फ्रेमवर्क है जो निरंतर उत्तल पहुंच प्रसार (continuous convex reachability propagation) को एक EPA-आधारित ह्यूरिस्टिक के साथ A* सर्च में एकीकृत करता है, जिससे द्विपद रोबोटों (biped robots) को 30 चरणों तक के जटिल संपर्क अनुक्रमों को 125 मिलीसेकंड से कम समय में कुशलतापूर्वक कंप्यूट करने में सक्षम बनाया जा सके, जबकि यह पारंपरिक विविक्त (discretized) A* और वाणिज्यिक MIP सॉल्वर की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jiayi Wang, Steve Tonneau2026-03-05