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ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

2026-07-08 至 2026-07-08 共收录 2
2604.07607 2026-07-08 cs.RO cs.CV 版本更新

EgoVerse: An Egocentric Human Dataset for Robot Learning from Around the World

EgoVerse:一个用于机器人学习的视点人类数据集

Ryan Punamiya, Simar Kareer, Zeyi Liu, Josh Citron, Ri-Zhao Qiu, Xiongyi Cai, Alexey Gavryushin, Jiaqi Chen, Davide Liconti, Lawrence Y. Zhu, Patcharapong Aphiwetsa, Baoyu Li, Aniketh Cheluva, Pranav Kuppili, Yangcen Liu, Dhruv Patel, Aidan Gao, Hye-Young Chung, Ryan Co, Renee Zbizika, Jeff Liu, Xiaomeng Xu, Haoyu Xiong, Geng Chen, Sebastiano Oliani, Wenkai Xuan, Chenyu Yang, Xi Wang, James Fort, Richard Newcombe, Josh Gao, Jason Chong, Garrett Matsuda, Aseem Doriwala, Marc Pollefeys, Robert Katzschmann, Xiaolong Wang, Shuran Song, Judy Hoffman, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) Stanford University(斯坦福大学) University of California San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ETH Zürich(苏黎世联邦理工学院) MIT CSAIL(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室) Meta Reality Labs Research(Meta现实实验室) Mecka AI Scale AI

AI总结 EgoVerse通过统一的数据收集、处理和访问框架,提供丰富的人类操作行为数据,促进机器人学习,并通过大规模研究验证了人类数据与机器人学习目标的一致性对性能的影响。

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2602.07400 2026-07-08 cs.LG cs.ET cs.PF 版本更新

BitLogic: Training Framework for Gradient-Based FPGA-Native Neural Networks

BitLogic:基于梯度的FPGA原生神经网络训练框架

Simon Bührer, Andreas Plesner, Aczel Till, Roger Wattenhofer

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

AI总结 研究基于梯度的FPGA原生神经网络训练框架选择对精度和硬件成本的影响,提出统一框架BitLogic,将领域分解为五轴设计空间并在共享协议下实例化先前方法,结合各轴获胜者确定新配置,评估后得出该配置在多数据集上表现优且能耗低的结论。

Comments Accepted at TMLR (Transactions on Machine Learning Research)

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