Impact of Different Failures on a Robot's Perceived Reliability

这项通过在线视频实验的研究发现,机器人执行任务时的“失误”(如拿错或放错)比“滑脱”或“卡顿”对感知可靠性的损害更小,且随后的成功执行足以修复因失败而受损的信任,而无需机器人采取显性的社交修复行为。

Andrew Violette, Zhanxin Wu, Haruki Nishimura, Masha Itkina, Leticia Priebe Rocha, Mark Zolotas, Guy Hoffman, Hadas Kress-GazitWed, 11 Ma💻 cs

d-QBF with Few Existential Variables Revisited

本文证明了在命题部分为 CNF 且以存在变量数量 kk 为参数的 d-QBF 问题中,双指数时间复杂度 $2^{2^k}ETH假设下是最优的,同时针对仅含两个量词块( 在 ETH 假设下是最优的,同时针对仅含两个量词块(\forall\exists$)的受限情形,提出了几乎最优的改进算法并给出了相应的下界。

Andreas Grigorjew, Michael LampisWed, 11 Ma💻 cs

HeteroFedSyn: Differentially Private Tabular Data Synthesis for Heterogeneous Federated Settings

本文提出了首个专为水平联邦场景设计的高保真差分隐私表格数据合成框架 HeteroFedSyn,通过引入基于 L2 依赖度度量、无偏估计及自适应选择策略的三项创新,有效解决了异构数据分布下的噪声累积与偏差问题,实现了与集中式合成相当的效用。

Xiaochen Li, Fengyu Gao, Xizixiang Wei, Tianhao Wang, Cong Shen, Jing YangWed, 11 Ma💻 cs

NaviNote: Enabling In-situ Spatial Annotation Authoring to Support Exploration and Navigation for Blind and Low Vision People

本文介绍了 NaviNote 系统,该系统结合视觉高精度定位与智能体架构,使视障人士能够通过语音进行原位空间标注并实现精准导航,从而显著提升了其探索陌生环境的性能与体验。

Ruijia Chen, Yuheng Wu, Charlie Houseago, Filipe Gaspar, Filippo Aleotti, Dorian Gálvez-López, Oliver Johnston, Diego Mazala, Guillermo Garcia-Hernando, Maryam Bandukda, Gabriel Brostow, Jessica Van BrummelenWed, 11 Ma💻 cs

Adaptive SINDy: Residual Force System Identification Based UAV Disturbance Rejection

本文提出了一种将稀疏非线性动力学识别(SINDy)与递归最小二乘(RLS)自适应控制相结合的新型方法,通过实时辨识并抵消湍流环境中的残余风力干扰,显著提升了 Crazyflie 无人机在复杂动态环境下的轨迹跟踪精度与鲁棒性。

Fawad Mehboob, Amir Atef Habel, Roohan Ahmed Khan, Mikhail Derevianchenko, Clement Fortin, Dzmitry TsetserukouWed, 11 Ma💻 cs

Computing LL_\infty Hausdorff Distances Under Translations: The Interplay of Dimensionality, Symmetry and Discreteness

该论文通过细粒度复杂性分析,揭示了在计算平移下的 LL_\infty 豪斯多夫距离时,维度、对称性(有向与无向)及离散性(连续与离散)之间复杂的相互作用,并针对连续有向情形提出了不对称的时间复杂度结果、证明了 d=1d=1 时有向与无向变体的条件性分离,以及指出了离散情形在 d3d \le 3 时归约至 3SUM 问题从而限制了基于正交向量假设的下界证明。

Sebastian Angrick, Kevin Buchin, Geri Gokaj, Marvin KünnemannWed, 11 Ma💻 cs

A Decentralized Frontier AI Architecture Based on Personal Instances, Synthetic Data, and Collective Context Synchronization

该论文提出了 H3LIX 去中心化前沿模型架构(DFMA),通过利用本地实例生成合成数据、在共享的集体上下文场中同步上下文信号以及结合能源自适应演化,构建了一种隐私保护、可持续且模仿生物神经网络特性的分布式人工智能系统,从而为 AI 发展提供了一条区别于传统集中式大模型的新路径。

Jacek Małecki, Alexander Mathiesen-Ohman, Katarzyna TworekWed, 11 Ma💻 cs

Comparative Analysis of Patch Attack on VLM-Based Autonomous Driving Architectures

本文提出了一种基于黑盒优化与语义同质化的系统性框架,在 CARLA 仿真中对比评估了 Dolphins、OmniDrive 和 LeapVAD 三种视觉语言模型架构在物理补丁攻击下的鲁棒性,揭示了当前自动驾驶 VLM 设计存在严重的安全漏洞及独特的架构脆弱性模式。

David Fernandez, Pedram MohajerAnsari, Amir Salarpour, Long Cheng, Abolfazl Razi, Mert D. PeséWed, 11 Ma💻 cs