Boston Dynamics AI Institute

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Boston Dynamics AI Institute 最新论文

HRI '24大语言模型（LLM）的人机协作 +2

偏好条件化语言引导的抽象

Peng 等人提出基于语言模型的偏好条件化抽象方法，利用行为差异推断隐藏偏好，在模拟实验和真实机器人任务中验证了其有效性。

HRI '24AI 辅助决策与自动化系统 +1

对齐人类与机器人表征

Bobu等人提出机器人表征学习中的对齐问题，定义数学框架并分析现有方法的表征对齐能力，探讨如何使机器人学习与人类一致的表征以更好地服务人类。

HRI '23生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +2

SIRL：基于相似性的隐式表示学习

Bobu 等人提出 SIRL 方法，通过让用户标注行为相似性来学习奖励函数表示，在模拟和用户实验中证明该方法比自监督学习更能泛化到新环境。

HRI '20最佳论文脑机接口（BCI）与神经反馈 +2

少即是多：重新思考人类行为的概率模型

Bobu 等人提出一种考虑轨迹间距离的改进 Boltzmann 模型，在7DOF机械臂上实现比传统模型更准确的人类行为推理与意图推断。

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波士顿动力AI研究所

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2020-2024

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人工智能与机器学习交互

AI 辅助决策与自动化系统

机器人与自主系统

人-机器人协作（HRC）

手势、肢体与运动交互

脑机接口（BCI）与神经反馈