ProxiDex: Learning Dynamics-Guided Proximity Policy for Dexterous Manipulation(在新窗口打开)
以手-物邻近为交互状态,学习动作条件动力学,在视觉不可靠时稳定灵巧操作策略。
- 点云重建与几何距离构成硬件无关邻近接触表示
- 耦合前向-逆向模型预测动作条件下的邻近变化
- 分阶段重加权邻近 token 与动力学一致性监督稳定推理
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最近更新:2026-10-16 13:30
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共 6 篇
以手-物邻近为交互状态,学习动作条件动力学,在视觉不可靠时稳定灵巧操作策略。
为预训练 VLA 加入视频运动摘要与本体历史,缓解运动歧义与状态混叠,动态任务成功率明显提升。
无 draft 模型的层次双环推测解码,早期层快速草稿、末层权威验证,约 2.4–2.9× 加速。
在 LMM 上增强区域级检索表示,零样本优于强基线,对比学习后 REGMB 等平均提升超 20%。
用最优传输伪标签与时序稳定性窗口抗标签噪声,少样本提示学习在多种噪声设定下显著提准。
用自发语音特征评估 COPD,201 人数据集上约 78% 准确率,接近受控录音方法水平。
没有符合条件的论文。