Cornell University（康奈尔大学）

Efficient Tracking and Understanding Object Transformations

高效跟踪与理解对象变换

Yihong Sun, Bharath Hariharan

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 研究如何高效跟踪与理解对象变换，提出FluxGraph方法，利用SAM2内部多掩码差异触发变换检测，无需跟踪视频所有实体，相比TubeletGraph速度大幅提升，在多个数据集上也有显著加速且性能良好。

Interval and fuzzy physics-augmented neural networks (iPANN and fPANN) for uncertainty quantification and propagation in constitutive modeling

用于本构模型中不确定性量化和传播的区间与模糊物理增强神经网络（iPANN和fPANN）

Somesh Pratap Singh, Govinda Anantha Padmanabha, Jingye Tan, Steven Yang, Reese E. Jones, D. Thomas Seidl, Nikolaos Bouklas

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； Sandia National Laboratories（桑迪亚国家实验室） ； University of Southern California（南加州大学） ； Pasteur Labs（巴斯德实验室） 纠错

AI总结 针对本构模型不确定性量化与传播难题，提出iPANN和fPANN，通过学习自由能密度分支、编码机械约束及两阶段转移学习训练模型，在合成数据上评估，能包围应力观测值并传播不确定性，提供了相关有效途径。

Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment

PhysClaw-0：一种通过语言修正实现机器人自主的共生智能体系统

Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang, Peijun Gu, Shuya Wang, Xiaofeng Wang, Xianghui Ze, Yifan Chang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Guan Huang, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Wei Xue, Chunyuan Guan, Chenglin Pu, Yike Guo, Xingang Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（字节跳动人工智能实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； FAWTD（一汽技术开发部） 纠错

AI总结 研究针对自主数据收集问题，提出PhysClaw-0共生智能体系统，通过跨轮保留和重用修正、自主收集验证等方式，在真实机器人测试中减少人力时间，提高成功率，并提升验证者与人类一致性。

Comments WebPage: https://open-gigaai.github.io/Zero2Skill