Manipulation
[Paper Note] ROBOINTER: A HOLISTIC INTERMEDIATE REPRESEN- TATION SUITE TOWARDS ROBOTIC MANIPULATION, ICLR'26 blindreview, 2026.02
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#Dataset #QuestionAnswering #Planning #Chain-of-Thought #Annotation #Reasoning #VisionLanguageModel #Robotics #VisionLanguageActionModel Issue Date: 2026-02-05 Comment
openreview: https://openreview.net/forum?id=PGUC3mmMoi
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[Paper Note] DynamicVLA: A Vision-Language-Action Model for Dynamic Object Manipulation, Haozhe Xie+, arXiv'26, 2026.01
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#Dataset #Evaluation #read-later #Selected Papers/Blogs #Robotics #VisionLanguageActionModel #One-Line Notes Issue Date: 2026-01-31 GPT Summary- 動的オブジェクト操作に挑む「DynamicVLA」フレームワークを提案。畳み込み視覚エンコーダで迅速なマルチモーダル推論を実現し、連続推論で迅速な適応を促進。潜在認識アクションストリーミングにより認識と実行のギャップを埋める。新たに構築したDOMベンチマークで動的操作データを収集し、評価によって顕著な性能向上を示す。 Comment
pj page: https://www.infinitescript.com/project/dynamic-vla/
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動くオブジェクト(Donamic Object)に関するデータセットとベンチマークに見える。
既存VLAではできないそこそこな速度で転がるピンポン玉などを正確に掴むことができるようなデモが掲載されている。興味深い。
[Paper Note] 1000 Layer Networks for Self-Supervised RL: Scaling Depth Can Enable New Goal-Reaching Capabilities, Wang+, NeurIPS'25 Best Paper Awards
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#NeuralNetwork #ComputerVision #MachineLearning #ReinforcementLearning #Self-SupervisedLearning #NeurIPS #read-later #Selected Papers/Blogs #Robotics #Locomotion #ContrastiveReinforcementLearning #EmergentAbilities #Depth Issue Date: 2025-12-01 GPT Summary- 自己教師ありRLのスケーラビリティを改善するため、ネットワークの深さを1024層に増加させることで性能向上を実証。無監督の目標条件設定でエージェントが探索し、目標達成を学ぶ実験を行い、自己教師ありコントラストRLアルゴリズムの性能を向上させた。深さの増加は成功率を高め、行動の質的変化ももたらす。 Comment
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