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      <news:title>Le fabricant de capteurs tactiles Matrix Innovation lève plusieurs dizaines de millions de RMB</news:title>
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      <news:title>Quand le LiDAR faiblit, le radar prend le relais : localisation adaptative fondée sur la fiabilité du LiDAR en présence d&apos;obscurcisseurs aéroportés</news:title>
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      <news:title>Planification cinodynamique par échantillonnage avec des modèles du monde</news:title>
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      <news:title>Quelles représentations visuelles les modèles d&apos;action du monde requièrent-ils ?</news:title>
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      <news:title>ATHLETE : apprentissage du tennis réactif pour robot humanoïde par appariement de mouvements guidé par la trajectoire</news:title>
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      <news:title>De l&apos;impact à la compréhension : détection proprioceptive du terrain sur milieux granulaires, fondée sur la dynamique</news:title>
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      <news:title>PanTact : enseigner la dextérité du corps entier avec une interface de contact portable</news:title>
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      <news:title>HumanX : des compétences d&apos;interaction humanoïdes agiles et généralisables, apprises à partir de vidéos humaines</news:title>
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      <news:title>La connaissance de l&apos;incertitude perceptive aide-t-elle un agent en conduite automatisée ?</news:title>
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      <news:title>CeDR-Nav : navigation sans carte multi-morphologies par réaffectation de démonstrations hors ligne</news:title>
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      <news:title>PATACON : RRT-Connect parallèle sur GPU par fibré tangent pour la planification de mouvement sous contraintes</news:title>
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      <news:title>UniConFlow : un cadre unifié d&apos;appariement de flux sous contraintes pour une planification de mouvement certifiée</news:title>
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      <news:title>Fly-by-Code : des agents de code incarnés pour la manipulation aérienne, avec retour visuel actif et retour physique</news:title>
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      <news:title>Grounded-Dreamer : apprentissage robotique à partir de données synthétiques d&apos;un modèle du monde, avec ancrage physique</news:title>
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      <news:title>ForeAct3D : modélisation du monde futur ancrée dans la politique pour les politiques VLA</news:title>
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      <news:title>Dissocier le déclaratif du procédural dans les modèles vision-langage-action (VLA)</news:title>
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      <news:title>LeapBot-JAC : chaînes d&apos;actions conjointes pour les modèles d&apos;action du monde</news:title>
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      <news:title>REMM : une mémoire incarnée révisable pour la manipulation</news:title>
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      <news:title>LAPT-Scale : passage à l&apos;échelle des politiques d&apos;IA incarnée par préentraînement d&apos;actions latentes sur des vidéos humaines</news:title>
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      <news:title>Imaginer l&apos;avenir, retenir l&apos;essentiel : raisonnement VLA efficace par imagination spatio-temporelle internalisée</news:title>
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      <news:title>BT-Agent : déployer des agents robotiques embarqués avec des arbres de comportement et une évaluation multi-fidélité</news:title>
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      <news:title>Inversion partielle par recouvrement de croyances : replanification de flux centrée sur l&apos;objet pour la loco-manipulation humanoïde</news:title>
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      <news:title>Evo-World : un modèle vision-langage-action (VLA) léger qui prédit le mouvement futur par supervision du flux optique</news:title>
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      <news:title>Placement non préhensile de plusieurs objets par robots mobiles via une planification de trajectoire par diffusion</news:title>
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      <news:title>Les robots « ennuyeux » l&apos;emporteront-ils dans le monde réel ? Pourquoi la forme d&apos;un robot doit suivre son flux de travail</news:title>
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      <news:title>Une startup dirigée par un ancien architecte GPU de Nvidia conçoit la puce Y10 pour boucler le contrôle robotique en 1 ms</news:title>
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