Corrección Especulativa con Rollback para Imitación de Agentes Web Diversos
Descubre cómo SRC mejora el entrenamiento de agentes web por imitación, reduciendo errores y aumentando diversidad. Resultados en WebArena-Infinity.
#aprendizaje por imitación
Condicionamiento de contexto basado en rareza para detección de anomalías marítimas
Descubre cómo RGFiLM reduce las falsas alarmas en la detección de anomalías marítimas al ajustar el condicionamiento según la rareza del contexto.
MiDiGap: aprendizaje robótico eficaz con procesos gaussianos
Descubre MiDiGap, un método de aprendizaje robótico que aprende políticas complejas con solo 5 demostraciones en menos de un minuto. ¡Resultados líderes en manipulación!
MiDiGap: La asombrosa eficacia de los procesos gaussianos discretos
MiDiGap aprende políticas robóticas desde solo 5 demostraciones con cámara. Logra evitar obstáculos, transferir entre robots y mejorar éxito un 76% en RLBench.
Transporte guiado por ruido para aprendizaje por imitación
Descubre NGT, método ligero que aprende por imitación con solo 20 transiciones y sin pretraining. Perfecto para tareas complejas como humanoides.
Fourier Features para aprendizaje por imitación de alta precisión
Descubre cómo las Fourier Features mejoran la precisión en aprendizaje por imitación para robótica. Resultados en benchmarks y robots reales. ¡Lee más!
DuoBench: Benchmark para manipulación bimanual en simulación y mundo real
DuoBench: benchmark reproducible para manipulación bimanual. Evalúa políticas de aprendizaje y visión-lenguaje-acción en simulación y realidad. Incluye datasets y análisis de fallos.
Política de Difusión Ambiental: Aprendizaje por Imitación con Datos Subóptimos
Descubre cómo Ambient Diffusion Policy aprende de datos subóptimos en robótica. Mejora el rendimiento hasta un 33% usando solo características útiles de demostraciones de baja calidad.
FACTR 2: Detección de fuerza externa mejora aprendizaje en brazos robóticos
Descubre cómo NEXT estima torque externo sin sensores y FIRST mejora el aprendizaje robótico un 17%. Teleoperación sin hardware extra.
Aprendizaje de Manipulación Robótica desde Demostraciones Humanas
Descubre cómo aprender manipulación robótica diestra desde videos humanos, logrando 75% de éxito sin demostraciones robóticas. Innovación en IA.
CLASP: Selección y composición de habilidades robóticas con lenguaje natural
CLASP permite a robots entender comandos en lenguaje natural y aprender habilidades con solo 2-5 demostraciones, logrando un 73-100% de éxito.
Evaluación de modelos VLA en SO-101: Fallos y recuperación
Evaluamos modelos VLA en robots de bajo costo con el benchmark SO-101: fallos, recuperación y robustez. ¡Descubre los resultados!
RL Offline para Control de Plasma en Fusión Nuclear: Benchmark y Código Abierto
RL4F: el benchmark de aprendizaje por refuerzo offline para control de plasma en fusión nuclear. Evaluamos métodos de RL e imitación en tareas de perfil completo con datos reales del tokamak DIII-D.
Clonado conductual en anotación científica: un estudio sistemático
El clonado conductual optimiza la anotación de datos, reduce errores y acelera procesos. Estudio revela habilidades emergentes y representaciones internas.
AxisGuide: Coordenadas de acción en imágenes RGB para robots
AxisGuide mejora la manipulación robótica al visualizar coordenadas de acción en imágenes RGB. Aumenta el rendimiento y la generalización en tareas de recogida.
Métricas de curación fallan en defectos estructurales de políticas de imitación
Las métricas de curación solo-acción fallan ante defectos estructurales en demostraciones. Incluso las mejores solo recuperan un tercio del rendimiento.
Auditoría de métricas de curación: las de solo acciones fallan en defectos estructurales
Las métricas de solo acciones no detectan defectos estructurales clave en demonstraciones. Un estudio revela que solo métricas de trayectoria de estado mejoran
LadderMan: Escalada de robots humanoides con percepción
LadderMan: robots humanoides escalan escaleras y manipulan objetos. Sistema híbrido de aprendizaje y visión por IA. Transferencia sim-to-real sin ajustes.
Condicionamiento del éxito: problema de optimización al imitar el éxito
El condicionamiento del éxito optimiza políticas imitando aciertos. Aprende la teoría y su aplicación en IA.
Instant-Fold: Aprendizaje por imitación en contexto para objetos deformables
Descubre Instant-Fold: robots manipulan objetos deformables con una sola demostración humana, sin necesidad de entrenamiento adicional. Aprende cómo.