Первая неделя stem магистратуры be like:
- выучил 1 новый танец
- провел тест на отцовство
- пообщался с 200+ людьми
- прослушал 20+ элевейтор питчей
- выбрал пижаму на следующую неделю
- выучил 1 новый танец
- провел тест на отцовство
- пообщался с 200+ людьми
- прослушал 20+ элевейтор питчей
- выбрал пижаму на следующую неделю
🔥11❤7
Шатаут Яше за упоминание и мотивацию снова делать посты!
Давно слежу за каналом своего бро и вижу все больше контента про Claude Code, на который я его когда-то подсадил) Для меня он живой пример непрограммиста, который теперь пишет больше рабочего кода в день, чем я когда-то в яндексе.
Чтож, ждите посты!
Первым делом расскажу, как вайбкодить безопасно и случайно не слить все приватники в открытый доступ
Давно слежу за каналом своего бро и вижу все больше контента про Claude Code, на который я его когда-то подсадил) Для меня он живой пример непрограммиста, который теперь пишет больше рабочего кода в день, чем я когда-то в яндексе.
Чтож, ждите посты!
Первым делом расскажу, как вайбкодить безопасно и случайно не слить все приватники в открытый доступ
1🔥11❤6🤩3
Forwarded from эйай ньюз
HapticVLA_IROS2026_poster_A0.pdf
5 MB
HapticVLA: как научить робота чувствовать без датчиков касания?
Одна из ключевых задач Physical AI заключается в том, чтобы научить роботов взаимодействовать с физическим миром, в том числе контролировать силу захвата и аккуратно работать с хрупкими предметами.
В нашей работе HapticVLA мы предложили использовать тактильные сенсоры только во время обучения. Сначала модель учится с их помощью, а затем полученные знания переносятся в VLA-модель, которая работает без датчиков касания.
В экспериментах HapticVLA достигла 86,7% успешных выполнений на трёх задачах с предметами разной степени хрупкости: пластиковой банкой, вафлями и яйцами.
Наш подход позволяет использовать тактильную информацию для обучения роботов без необходимости оснащать их дополнительными сенсорами при реальном применении.
Я начал работу над HapticVLA после поступления на совместную магистерскую программу AI Robotics Яндекса и Сколтеха. Параллельно с учёбой исследование заняло около полугода.
Статья на arxiv
—
Спасибо Мише за годные инсайды прямиком с IROS! На самом деле очень сложно с нуля за полгода сделать проект, который залетит и будет принят на топовую конфу, поэтому это мощно!
Накидайте Мише реакций за эксклюзив и пишите вопросы в комменты, пока он там на месте.
@ai_newz
Одна из ключевых задач Physical AI заключается в том, чтобы научить роботов взаимодействовать с физическим миром, в том числе контролировать силу захвата и аккуратно работать с хрупкими предметами.
В нашей работе HapticVLA мы предложили использовать тактильные сенсоры только во время обучения. Сначала модель учится с их помощью, а затем полученные знания переносятся в VLA-модель, которая работает без датчиков касания.
В экспериментах HapticVLA достигла 86,7% успешных выполнений на трёх задачах с предметами разной степени хрупкости: пластиковой банкой, вафлями и яйцами.
Наш подход позволяет использовать тактильную информацию для обучения роботов без необходимости оснащать их дополнительными сенсорами при реальном применении.
Я начал работу над HapticVLA после поступления на совместную магистерскую программу AI Robotics Яндекса и Сколтеха. Параллельно с учёбой исследование заняло около полугода.
Статья на arxiv
—
Спасибо Мише за годные инсайды прямиком с IROS! На самом деле очень сложно с нуля за полгода сделать проект, который залетит и будет принят на топовую конфу, поэтому это мощно!
Накидайте Мише реакций за эксклюзив и пишите вопросы в комменты, пока он там на месте.
@ai_newz
❤9🍓3🔥1