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[Paper] Pixel-Perfect 视觉几何估计
从图像中恢复干净且精确的几何形状对于机器人技术和增强现实至关重要。然而，现有的 geometry foundation models 仍然存在 se...
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[Paper] 在线多校准的最优下界
我们证明了在线多校准的紧致下界，确立了其与边际校准之间的信息论分离。在一般设置下…
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[Paper] 生成、迁移、适应：从单个人类示例学习 Functional Dexterous Grasping
功能性抓取与灵巧机器人手是实现工具使用和复杂操作的关键能力，但进展受到两个方面的限制……
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[Paper] GREx：通用指称表达分割、理解与生成
指称表达分割（RES）和指称表达理解（REC）分别对表达式描述的对象进行分割和检测，而指称表达…
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[Paper] GDPO：组奖励解耦归一化策略优化用于多奖励强化学习优化
随着语言模型的能力日益提升，用户期望它们不仅提供准确的响应，还能表现出符合多样化人类偏好的行为……
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[Paper] RoboVIP：多视角视频生成与 Visual Identity Prompting 增强机器人操作
多样性、数量和质量的操作数据对于训练有效的机器人策略至关重要。然而，由于硬件和物理设置的限制……
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[Paper] 稳健推理作为对称保护拓扑相
大型语言模型受到“幻觉”——由语义噪声引起的逻辑不一致——的困扰。我们提出，当前的架构在一个“Metric…”中运行。
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[论文] 全光场视频生成
相机控制的生成式视频重新渲染方法，例如 ReCamMaster，已经取得了显著进展。然而，尽管它们在单视角…
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[论文] ObjectForesight：从人类视频中预测未来的3D对象轨迹
人类可以轻松预测物体在交互过程中的运动或变化——想象一只杯子被提起、一把刀在切割，或一个盖子被关闭。W...
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[Paper] 通过 Machine Learning 和 Artificial Intelligence 测量与促进和平
我们使用机器学习和人工智能：1）从新闻和社交媒体中衡量各国的和平水平；2）开发在线工具，以……
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[Paper] 学习潜在动作世界模型 在真实环境中
能够在现实世界中进行推理和规划的智能体需要具备预测其行为后果的能力。虽然 world models 具备这种…
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[Paper] 随机深度学习：用于结构化时序数据中不确定性建模的概率框架
我提出一个新颖的框架，将随机微分方程（SDE）与深度生成模型相结合，以改进机器学习中的不确定性量化。