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UniBYD: A Unified Framework for Learning Robotic Manipulation Across Embodiments Beyond Imitation of Human Demonstrations

Il paper presenta UniBYD, un framework unificato che supera i limiti dell'imitazione umana nelle manipolazioni robotiche combinando una rappresentazione morfologica unificata e un algoritmo di reinforcement learning dinamico per adattare le politiche di controllo alle diverse morfologie robotiche, ottenendo un miglioramento significativo delle prestazioni rispetto allo stato dell'arte.

Tingyu Yuan, Biaoliang Guan, Wen Ye, Ziyan Tian, Yi Yang, Weijie Zhou, Zhaowen Li, Yan Huang, Peng Wang, Chaoyang Zhao, Jinqiao WangWed, 11 Ma💻 cs

Taming Preference Mode Collapse via Directional Decoupling Alignment in Diffusion Reinforcement Learning

Questo lavoro introduce il benchmark DivGenBench per quantificare il collasso delle modalità di preferenza nei modelli di diffusione e propone D²-Align, un nuovo framework di allineamento che mitiga tale fenomeno correggendo direzionalmente il segnale di ricompensa per preservare la diversità generativa.

Chubin Chen, Sujie Hu, Jiashu Zhu, Meiqi Wu, Jintao Chen, Yanxun Li, Nisha Huang, Chengyu Fang, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Xiu LiWed, 11 Ma💻 cs

A Tale of 1001 LoC: Potential Runtime Error-Guided Specification Synthesis for Verifying Large-Scale Programs

Il paper presenta Preguss, un framework modulare che combina analisi statica e modelli linguistici per generare e raffinare specifiche formali, permettendo la verifica automatizzata di programmi su larga scala (oltre 1000 righe di codice) con una riduzione dell'80,6%-88,9% dello sforzo umano necessario.

Zhongyi Wang, Tengjie Lin, Mingshuai Chen, Haokun Li, Mingqi Yang, Xiao Yi, Shengchao Qin, Yixing Luo, Xiaofeng Li, Bin Gu, Liqiang Lu, Jianwei YinWed, 11 Ma💻 cs

CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication

Il paper introduce CovertComBench, il primo banco di prova specifico per valutare le capacità dei Large Language Models nella comunicazione wireless covert, rivelando che, sebbene eccellano nella comprensione concettuale e nella generazione di codice, mostrano gravi carenze nelle derivazioni matematiche necessarie per garantire la sicurezza, suggerendo la necessità di un'architettura basata su strumenti esterni per sistemi affidabili.

Zhaozhi Liu, Jiaxin Chen, Yuanai Xie, Yuna Jiang, Minrui Xu, Xiao Zhang, Pan Lai, Zan ZhouWed, 11 Ma💻 cs

Pathwise Test-Time Correction for Autoregressive Long Video Generation

Il paper introduce la Correzione in Tempo di Test (TTC), un metodo privo di addestramento che utilizza il primo frame come riferimento stabile per correggere l'accumulo di errori nella generazione di video lunghi tramite modelli autoregressivi distillati, ottenendo risultati di alta qualità con un costo computazionale trascurabile.

Xunzhi Xiang, Zixuan Duan, Guiyu Zhang, Haiyu Zhang, Zhe Gao, Junta Wu, Shaofeng Zhang, Tengfei Wang, Qi Fan, Chunchao GuoWed, 11 Ma💻 cs

A 26-Gram Butterfly-Inspired Robot Achieving Autonomous Tailless Flight

Il paper presenta AirPulse, un robot volante autonomo di 26 grammi ispirato alle farfalle che, grazie a un'architettura di controllo gerarchica e ali compliant, realizza per la prima volta un volo stabile e guidato in regime tailless a bassa frequenza, aprendo nuove prospettive per il monitoraggio ecologico e l'ispezione in spazi confinati.

Weibin Gu, Chenrui Feng, Lian Liu, Chen Yang, Xingchi Jiao, Yuhe Ding, Xiaofei Shi, Chao Gao, Alessandro Rizzo, Guyue ZhouWed, 11 Ma💻 cs

Queer NLP: A Critical Survey on Literature Gaps, Biases and Trends

Questo studio offre una rassegna critica della letteratura sull'NLP queer, evidenziando come la maggior parte delle ricerche si limiti a identificare reattivamente i pregiudizi invece di proporre soluzioni proattive, e delinea una roadmap per un futuro più inclusivo che privilegi il coinvolgimento degli stakeholder, l'intersezionalità e la diversità linguistica.

Sabine Weber, Angelina Wang, Ankush Gupta, Arjun Subramonian, Dennis Ulmer, Eshaan Tanwar, Geetanjali Aich, Hannah Devinney, Jacob Hobbs, Jennifer Mickel, Joshua Tint, Mae Sosto, Ray Groshan, Simone Astarita, Vagrant Gautam, Verena Blaschke, William Agnew, Wilson Y Lee, Yanan LongWed, 11 Ma💻 cs

ChimeraLoRA: Multi-Head LoRA-Guided Synthetic Datasets

Il paper presenta ChimeraLoRA, un metodo che combina un LoRA condiviso a livello di classe con LoRA specifici per immagine, potenziati da un meccanismo di rafforzamento semantico e combinati tramite una distribuzione di Dirichlet, per generare dataset sintetici diversificati e ricchi di dettagli che migliorano l'accuratezza nella classificazione in scenari con pochi dati.

Hoyoung Kim, Minwoo Jang, Jabin Koo, Sangdoo Yun, Jungseul OkWed, 11 Ma💻 cs

DOCFORGE-BENCH: A Comprehensive 0-shot Benchmark for Document Forgery Detection and Analysis

Il paper introduce DOCFORGE-BENCH, il primo benchmark zero-shot per la rilevazione di falsificazioni documentali, rivelando che i metodi attuali falliscono nella pratica non per carenze rappresentative ma a causa di una scarsa calibrazione delle soglie dovuta alla rarità delle regioni alterate, sottolineando al contempo la necessità urgente di valutare nuove minacce basate sull'IA generativa.

Zengqi Zhao, Weidi Xia, En Wei, Yan Zhang, Jane Mo, Tiannan Zhang, Yuanqin Dai, Zexi Chen, Yiran Tao, Simiao RenWed, 11 Ma💻 cs

A Hybrid Residue Floating Numerical Architecture with Formal Error Bounds for High Throughput FPGA Computation

Questo articolo presenta l'architettura numerica ibrida HRFNA, un sistema basato su aritmetica residua e scalatura esponenziale che, grazie a una rigorosa fondazione matematica e a un'implementazione FPGA ottimizzata, offre un elevato throughput, una riduzione delle risorse e un'efficienza energetica superiore rispetto all'IEEE 754 FP32, mantenendo al contempo errori numerici strettamente limitati.

Mostafa DarvishiWed, 11 Ma💻 cs