机器人 / 具身智能

VUDA: Breaking CUDA-Vulkan Isolation for Spatial Sharing of Compute and Graphics on the Same GPU

VUDA: 打破CUDA-Vulkan隔离以实现同一GPU上的计算与图形空间共享

Bin Xu, Pengfei Hu, Wenxin Zheng, Jinyu Gu, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 VUDA通过打破CUDA与Vulkan的执行隔离，实现计算与图形任务的空间并行，提升GPU利用率并减少端到端延迟。

A Principled Approach for Creating High-fidelity Synthetic Demonstrations for Imitation Learning

为模仿学习创建高保真合成演示的原理性方法

Moniruzzaman Akash, Momotaz Begum

机构 * Spot mobile manipulator（Spot移动机械臂） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出基于动态运动基元的框架，通过保留专家轨迹结构生成多样化演示，实现高保真渲染与几何推理的统一。

To Do or Not to Do: Ensuring the Safety of Visuomotor Policies Learned from Demonstrations

做或不做：确保从示范中学习的视觉-运动策略的安全性

Riad Ahmed, Moniruzzaman Akash, Momotaz Begum

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种政策无关的安全度量，确保视觉-运动策略在状态空间特定区域内的最大任务成功率，通过视图合成和Nagumo子切线条件分析，验证了策略安全性和性能的平衡。