University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

OSMO: Open-Source Tactile Glove for Human-to-Robot Skill Transfer

OSMO：开源触觉手套用于人到机器人技能转移

Jessica Yin, Haozhi Qi, Youngsun Wi, Sayantan Kundu, Mike Lambeta, William Yang, Changhao Wang, Tingfan Wu, Jitendra Malik, Tess Hellebrekers

机构 * Meta FAIR ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

AI总结 OSMO通过触觉手套实现人到机器人技能转移，利用触觉数据提升机器人操作性能。

Comments Project website: https://jessicayin.github.io/osmo_tactile_glove/

Understanding the Implicit Regularization of Gradient Descent in Over-parameterized Models

理解过度参数化模型中梯度下降的隐式正则化

Jianhao Ma, Geyu Liang, Salar Fattahi

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 本文提出 IPGD 方法，通过微小扰动和小偏差率，在过度参数化模型中实现隐式正则化，提升收敛到低维解的能力。

Sparse Variable Projection in Robotic Perception: Exploiting Separable Structure for Efficient Nonlinear Optimization

稀疏变量投影在机器人感知中的应用：利用可分离结构实现高效的非线性优化

Alan Papalia, Nikolas Sanderson, Haoyu Han, Heng Yang, Hanumant Singh, Michael Everett

机构 * Northeastern University, USA（东北大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对具有规范对称性的机器人感知问题的变量投影方法，通过利用可分离性和稀疏性，提高了非线性优化的效率和准确性。

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