Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）

NaviGait: Navigating Dynamically Feasible Gait Libraries using Deep Reinforcement Learning

NaviGait: 使用深度强化学习导航动态可行的步态库

Neil Janwani, Varun Madabushi, Maegan Tucker

机构 * Georgia Tech Institute for Robotics and Intelligent Machines（佐治亚理工学院机器人与智能机器研究所） ； Dynamic Mobility Lab（动态移动实验室） 纠错

AI总结 NaviGait通过结合轨迹优化与强化学习，实现动态可行的步态库导航，提升运动控制的鲁棒性和可扩展性。

Comments Accepted to the International Conference on Robotics and Automation (2026). 8 pages, 9 figures

Morphological-Symmetry-Equivariant Heterogeneous Graph Neural Network for Robotic Dynamics Learning

形态-对称等变异构图神经网络用于机器人动力学学习

Fengze Xie, Sizhe Wei, Yue Song, Yisong Yue, Lu Gan

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出MS-HGNN，通过整合机器人运动学结构和形态对称性，实现高效的动力学学习，并在多个四足机器人任务中验证了其有效性。

The Missing Memory Hierarchy: Demand Paging for LLM Context Windows

缺失的记忆层次：为LLM上下文窗口的需求分页

Tony Mason

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 Pichay通过需求分页技术减少LLM上下文消耗，提升内存使用效率。

Arbiter: Detecting Interference in LLM Agent System Prompts

Arbiter：检测LLM代理系统提示中的干扰

Tony Mason

机构 * the University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； the Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 Arbiter通过结合形式评估规则和多模型LLM扫描，检测LLM代理系统提示中的干扰模式，发现152个问题并揭示漏洞类别差异。

HMR-1: Hierarchical Massage Robot with Vision-Language-Model for Embodied Healthcare

HMR-1: 基于视觉-语言模型的分层按摩机器人用于具身医疗

Rongtao Xu, Mingming Yu, Xiaofeng Han, Yu Zhang, Kaiyi Hu, Zhe Feng, Zenghuang Fu, Changwei Wang, Weiliang Meng, Xiaopeng Zhang

机构 * The State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； Spatiotemporal AI, China（时空人工智能，中国） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, China（杭州国际创新研究院，北航，中国） ； Georgia Institute of Technology, China（佐治亚理工学院，中国） ； Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education（计算功率网络与信息安全重点实验室，教育部；山东省计算机科学中心，齐鲁工业大学（山东省科学院），中国） ； Shandong Computer Science Center, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), China 纠错

AI总结 HMR-1提出基于视觉-语言模型的分层按摩机器人框架，通过构建多模态数据集和微调Qwen-VL模型，实现了具身医疗任务的评估与应用。