Анализ сайта baichenjia.cn
Основное Готовность: 30%
Домен
baichenjia.cn
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт небезопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-us
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-us.
Скорость загрузки
~1,40сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 1,40сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
171Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 171Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 16
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 16 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Cutive+Mono&family=Lora:wght@400;700&family=Roboto:wght@400;700&display=swap&display=swap | |
| stylesheet | /css/vendor-bundle.min.26c458e6907dc03073573976b7f4044e.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1.9.4/css/academicons.min.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.min.css | |
| stylesheet | /css/wowchemy.d102a36e6c086c3100aa8c61f77650b8.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/github-light.min.css | |
| stylesheet | /css/libs/chroma/dracula.min.css | |
| js | /js/wowchemy-init.min.9e4214442a7711d35691acd58f6f6361.js | |
| js | text/javascript | //cdn.clustrmaps.com/map_v2.js?cl=ffffff&w=a&t=tt&d=5jTm1utSYzPRAqkEzq3UkeBcVX6_9IObzpSvce5EuI0 |
| js | /js/vendor-bundle.min.ff7771056d34ad9f2de2d8f6a466e748.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/leaflet@1.7.1/dist/leaflet.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/krisk/Fuse@v3.2.1/dist/fuse.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/gh/julmot/mark.js@8.11.1/dist/jquery.mark.min.js | |
| js | /en/js/wowchemy.min.7f5ebaff62ae468cff8bb3dd1337bb9b.js | |
| js | module | /js/wowchemy-map.a26e9d2f7238ba5b868384f1c5bc6477.js |
| js | module | /js/wowchemy-publication.9c0e895144aef5a693008b5c5d450147.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 19
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 19шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| ETag | "6a72869e-2b8b7" |
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| x-proxy-cache | MISS |
| X-GitHub-Request-Id | 8008:39246E:6B03D7:6EC7E2:6A73A8C2 |
| x-github-edge-region | japaneast |
| Date | Wed, 05 Aug 2026 22:53:45 GMT |
| X-Served-By | cache-nrt-rjaa8190040-NRT |
| X-Cache | HIT |
| X-Cache-Hits | 0 |
| X-Timer | S1785970425.128076,VS0,VE180 |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Fastly-Request-ID | 3c09418c60f146bb5602ddc6bd660306f522b8fb |
| Cache-Control | max-age=600 |
| Age | 22835 |
| Accept-Ranges | bytes |
| X-NWS-LOG-UUID | 13610979266360518767 |
| Connection | keep-alive |
| X-Cache-Lookup | Cache Hit |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 33%
Title
Chenjia Bai
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 11, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Hugo Blox Builder.
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 78, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
http://baichenjia.cn/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Пропишите корректный канонический Url!
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width,initial-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 8
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:type | profile |
| og:site_name | Chenjia Bai |
| og:url | http://baichenjia.cn/ |
| og:title | Chenjia Bai |
| og:description | A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Hugo Blox Builder. |
| og:image | http://baichenjia.cn/media/icon_hube2a63fd3e63e87d8a9db376c8abca38_115001_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| og:locale | en-us |
| og:updated_time | 2022-10-24T00:00:00+00:00 |
Все мета-теги
Кол-во: 19
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 19шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width,initial-scale=1 |
| name | generator | Hugo Blox Builder 5.9.7 |
| name | author | 白辰甲 |
| name | description | A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Hugo Blox Builder. |
| name | theme-color | #1565c0 |
| property | twitter:card | summary |
| property | twitter:site | @GetResearchDev |
| property | twitter:creator | @GetResearchDev |
| property | twitter:image | http://baichenjia.cn/media/icon_hube2a63fd3e63e87d8a9db376c8abca38_115001_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | profile:first_name | Chenjia |
| property | profile:last_name | Bai |
| property | og:type | profile |
| property | og:site_name | Chenjia Bai |
| property | og:url | http://baichenjia.cn/ |
| property | og:title | Chenjia Bai |
| property | og:description | A highly-customizable Hugo academic resume theme powered by Hugo Blox Builder. |
| property | og:image | http://baichenjia.cn/media/icon_hube2a63fd3e63e87d8a9db376c8abca38_115001_512x512_fill_lanczos_center_3.png |
| property | og:locale | en-us |
| property | og:updated_time | 2022-10-24T00:00:00+00:00 |
Оптимизация Готовность: 62%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 11 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 30 достаточно.
Кол-во знаков контента 37686 на странице оптимально.
Кол-во слов 5763 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 7. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 1. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 1.
Тошнота
9,06
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
24,47%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| chenjia | 82 | 1,42% |
| learning | 75 | 1,30% |
| propose | 42 | 0,73% |
| xuelong | 39 | 0,68% |
| conference | 39 | 0,68% |
| reinforcement | 32 | 0,56% |
| project | 30 | 0,52% |
| humanoid | 28 | 0,49% |
| systems | 25 | 0,43% |
| policy | 23 | 0,40% |
| international | 23 | 0,40% |
| offline | 23 | 0,40% |
| framework | 22 | 0,38% |
| information | 20 | 0,35% |
| neural | 18 | 0,31% |
| embodied | 17 | 0,29% |
| preference | 17 | 0,29% |
| processing | 16 | 0,28% |
| neurips | 15 | 0,26% |
| multi-agent | 14 | 0,24% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 547 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 57 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Sitemap: http://baichenjia.cn/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| http://baichenjia.cn/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 171
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 171 слишком много. Проведите оптимизацию сайта!
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 78.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
Chenjia Bai
|
|
Анализировать url |
| / |
Chenjia Bai
|
|
Анализировать url |
| /project |
<span>Project</span>
|
|
Анализировать url |
| /people |
<span>Team</span>
|
|
Анализировать url |
| /contact |
<span>Join us</span>
|
|
Анализировать url |
| /uploads/CV.pdf |
<i class="ai ai-cv big-icon"></i>
|
|
|
| /book/example/ |
强化学习：前沿算法与应用
|
|
Анализировать url |
| /book/example/ |
<div class="article-style line-height-custom"><br><b>白辰甲</b>，赵英男，郝建业，刘鹏，王震. <strong><font color="#A52A2A">《强化学习：前沿算法与应用》</font></strong>. 机械工业出版社. 2023<br><br>[<a href="https://item.jd.com/10077221594315.html" target="_Blank">京东购买链接</a>] | [<a href="https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a21n57.1.0.0.6cb5523c77GvRJ&id=721376286240&ns=1&abbucket=0" target="_Blank">淘宝购买链接</a>] | [<a href="book/content.pdf" target="_Blank">目录页</a>] | [<a href="http://www.deeprlhub.com/d/1367-5" target="_Blank"> 媒体报道：深度强化学习实验室</a> | <a href="https://mp.weixin.qq.com/s/kIF0lQcFmXZYWQBesM3vnA" target="_Blank">RL China</a> | <a href="https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-07-10-6" target="_Blank">机器之心 </a>] | [<a href="mailto:bai_chenjia@163.com" target="_Blank"> 勘误 </a>]</div>
|
|
Анализировать url |
| /book/content.pdf |
目录页
|
|
|
| /./publication/ |
filtering publications
|
|
Анализировать url |
| /publication/prts/ |
PRTS: A Primitive Reasoning and Tasking System via Contrastive Representations
|
|
Анализировать url |
| /publication/prts/ |
<div class="article-style line-height-custom">We introduce PRTS, a New Generation of Reinforcement Learning-Native Robotic Vision-Language-Action(VLA) foundation model.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/gn0/ |
GN0: Toward a Unified Paradigm for Generation, Evaluation, and Policy Learning in Visual-Language Navigation
|
|
Анализировать url |
| /publication/gn0/ |
<div class="article-style line-height-custom">GN0 unifies GN-Matrix data generation, the high-fidelity GN-Bench simulator, and the RL-driven GN-BAE foundation model for map-based and map-free visual-language navigation.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/kinebench/ |
KineBench: Benchmarking Embodied World Models via IDM-Free Kinematic Grounding
|
|
Анализировать url |
| /publication/kinebench/ |
<div class="article-style line-height-custom">KineBench introduces the first IDM-free closed-loop benchmark for embodied world models, using explicit 3D kinematic grounding and robot-centric metrics for physical validation.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/vista/ |
VISTA: Vision-Grounded and Physics-Validated Adaptation of UMI Data for VLA Training
|
|
Анализировать url |
| /publication/vista/ |
<div class="article-style line-height-custom">VISTA aligns UMI fisheye perception and physically validates trajectories to improve VLA training across simulation and real-world manipulation.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/spacevln/ |
SpaceVLN: A Zero-Shot Vision-and-Language Navigation Agent with Online Spatial Cognitive Memory and Reasoning
|
|
Анализировать url |
| /publication/spacevln/ |
<div class="article-style line-height-custom">SpaceVLN introduces online Spatial Cognitive Memory and Task-Guided Spatial Reasoning for unified zero-shot VLN and Object-Goal Navigation.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/oasis/ |
OASIS: From Simulation Data Collection to Real-World Humanoid Loco-Manipulation
|
|
Анализировать url |
| /publication/oasis/ |
<div class="article-style line-height-custom">OASIS scales humanoid loco-manipulation data collection in simulation and transfers a hierarchical visuomotor policy zero-shot to a real Unitree G1.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/umi-bench/ |
UMI-Bench 1.0: An Open and Reproducible Real-World Benchmark for Tabletop Robotic Manipulation with UMI Data
|
|
Анализировать url |
| /publication/umi-bench/ |
<div class="article-style line-height-custom">UMI-Bench 1.0 provides an open, reproducible real-world benchmark for standardized evaluation of UMI-style tabletop manipulation policies.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/assemlm/ |
AssemLM: Spatial Reasoning Multimodal Large Language Models for Robotic Assembly
|
|
Анализировать url |
| /publication/assemlm/ |
<div class="article-style line-height-custom">AssemLM introduces a spatial multimodal LLM and AssemBench to advance 3D reasoning and 6D pose prediction for robotic assembly.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/deconav/ |
DeCoNav: Dialog enhanced Long-Horizon Collaborative Vision-Language Navigation
|
|
Анализировать url |
| /publication/deconav/ |
<div class="article-style line-height-custom">DeCoNav introduces event-triggered dialogue and dynamic replanning to improve long-horizon collaborative VLN in synchronized multi-robot settings.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/re2mogen/ |
Re^2MoGen: Open-Vocabulary Motion Generation via LLM Reasoning and Physics-Aware Refinement
|
|
Анализировать url |
| /publication/re2mogen/ |
<div class="article-style line-height-custom">Re^2MoGen combines LLM reasoning, keyframe-guided completion, and physics-aware RL refinement for open-vocabulary text-to-motion generation.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/halo/ |
HALO: Closing Sim-to-Real Gap for Heavy-loaded Humanoid Agile Motion Skills via Differentiable Simulation
|
|
Анализировать url |
| /publication/halo/ |
<div class="article-style line-height-custom">HALO introduces a MuJoCo XLA-based two-stage identification pipeline that closes the heavy-load sim-to-real gap for agile humanoid skills.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/pro-hoi/ |
Pro-HOI: Perceptive Root-guided Humanoid-Object Interaction
|
|
Анализировать url |
| /publication/pro-hoi/ |
<div class="article-style line-height-custom">We introduce Pro-HOI, a generalizable framework for robust humanoid loco-manipulation via perceptive root-guided control.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/textop---real-time-interactive-text-driven-humanoid-robot-motion-generation-and-control/ |
TextOp: Real-time Interactive Text-Driven Humanoid Robot Motion Generation and Control
|
|
Анализировать url |
| /publication/textop---real-time-interactive-text-driven-humanoid-robot-motion-generation-and-control/ |
<div class="article-style line-height-custom">Real-time text-driven humanoid motion generation and control using a two-level diffusion-and-tracking architecture (TextOp).</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/v2a/ |
Unifying Value Alignment and Assignment in Cross-Domain Offline Reinforcement Learning with Heterogeneous Datasets
|
|
Анализировать url |
| /publication/v2a/ |
<div class="article-style line-height-custom">V2A unifies dynamics alignment, value alignment, and value assignment for heterogeneous cross-domain offline RL and improves robust source-data filtering.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/learning-soccer-skills-for-humanoid-robots---a-progressive-perception-action-framework/ |
Learning Soccer Skills for Humanoid Robots: A Progressive Perception-Action Framework
|
|
Анализировать url |
| /publication/learning-soccer-skills-for-humanoid-robots---a-progressive-perception-action-framework/ |
<div class="article-style line-height-custom">Perception-Action integrated Decision-making (PAiD), a progressive framework for humanoid soccer skills.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/husky/ |
HUSKY: Humanoid Skateboarding System via Physics-Aware Whole-Body Control
|
|
Анализировать url |
| /publication/husky/ |
<div class="article-style line-height-custom">We address humanoid skateboarding, a highly challenging task requiring stable dynamic maneuvering on an humanoid platform via physics-aware whole-body control for humanoid skateboarding in dynamic settings.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/x-loco/ |
X-Loco: Towards Generalist Humanoid Locomotion Control via Synergetic Policy Distillation
|
|
Анализировать url |
| /publication/x-loco/ |
<div class="article-style line-height-custom">We introduce X-Loco, a framework for training a vision-based generalist humanoid locomotion controller through synergetic policy distillation.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/align-then-steer/ |
Align-Then-stEer: Adapting the Vision-Language Action Models through Unified Latent Guidance
|
|
Анализировать url |
| /publication/align-then-steer/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose Align-Then-stEer (ATE), a framework that adapts VLAs to novel robots and tasks through unified latent guidance. ATE can handle significant domain shifts without compromising performance and compatible to Pi0, RDT, and etc.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/steering-vision-language-action-models-as-anti-exploration/ |
Steering Vision-Language-Action Models as Anti-Exploration: A Test-Time Scaling Approach
|
|
Анализировать url |
| /publication/steering-vision-language-action-models-as-anti-exploration/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose TACO, a test-time-scaling framework for VLAs that improves inference stability and success rates by preventing distribution shifts at test time.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/cross-domain-offline-policy-adaptation-with-dynamics--and-value-aligned-data-filtering/ |
Cross-Domain Offline Policy Adaptation with Dynamics- and Value-Aligned Data Filtering
|
|
Анализировать url |
| /publication/cross-domain-offline-policy-adaptation-with-dynamics--and-value-aligned-data-filtering/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose DVDF, a method for cross-domain offline RL that filters source data by both dynamics and value alignment, achieving strong performance in challenging settings.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/kungfubot2/ |
KungfuBot2: Learning Versatile Motion Skills for Humanoid Whole-Body Control
|
|
Анализировать url |
| /publication/kungfubot2/ |
<div class="article-style line-height-custom">We present VMS, a unified whole-body controller that enables humanoid robots to learn diverse and dynamic behaviors within a single policy through hybrid tracking and orthogonal mixture of experts.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-adaptive-humanoid-control-via-multi-behavior-distillation-and-reinforced-fine-tuning/ |
Towards Adaptive Humanoid Control via Multi-Behavior Distillation and Reinforced Fine-Tuning
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-adaptive-humanoid-control-via-multi-behavior-distillation-and-reinforced-fine-tuning/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose a framework for adaptive humanoid control via multi-behavior distillation and reinforced fine-tuning, achieving state-of-the-art performance and AAAI-26 Oral recommendation.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/learn-as-individuals/ |
Learn as Individuals, Evolve as a Team: Multi-agent LLMs Adaptation in Embodied Environments
|
|
Анализировать url |
| /publication/learn-as-individuals/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose the Learn as Individuals, Evolve as a Team (LIET) framework to enable multi-agent LLMs to adapt to embodied environments through individual learning and team evolution</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-a-generalizable-bimanual-foundation-policy-via-flow-based-video-prediction/ |
Towards a Generalizable Bimanual Foundation Policy via Flow-based Video Prediction
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-a-generalizable-bimanual-foundation-policy-via-flow-based-video-prediction/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose a novel bimanual foundation policy that leverages text-to-video models to predict robot trajectories and uses optical flow as an intermediate variable to improve generalization.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/mixture-of-residual-experts-for-humanoid-lifelike-gaits-learning-on-complex-terrains/ |
MoRE: Mixture of Residual Experts for Humanoid Lifelike Gaits Learning on Complex Terrains
|
|
Анализировать url |
| /publication/mixture-of-residual-experts-for-humanoid-lifelike-gaits-learning-on-complex-terrains/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose a novel framework that enables humanoid robots to traverse complex terrains with controllable human-like gaits using a mixture of latent residual experts and multi-discriminators.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/kungfubot/ |
KungfuBot: Physics-Based Humanoid Whole-Body Control for Learning Highly-Dynamic Skills
|
|
Анализировать url |
| /publication/kungfubot/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose a physics-based humanoid control framework, aiming to master highly-dynamic human behaviors such as Kungfu and dancing through multi-steps motion processing and adaptive motion tracking.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/humanoidgen/ |
HumanoidGen: Data Generation for Bimanual Dexterous Manipulation via LLM Reasoning.
|
|
Анализировать url |
| /publication/humanoidgen/ |
<div class="article-style line-height-custom">we propose HumanoidGen, an automated task creation and demonstration collection framework that leverages atomic dexterous operations and LLM reasoning to generate relational constraints.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-reliable-llm-based-robots-planning/ |
Towards Reliable LLM-based Robots Planning via Combined Uncertainty Estimation
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-reliable-llm-based-robots-planning/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose CURE, a method that splits LLM planning uncertainty into epistemic and intrinsic parts for more reliable robot decision-making.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/revisiting-multi-agent-world-modeling-from-a-diffusion-inspired-perspective/ |
Revisiting Multi-Agent World Modeling from a Diffusion-Inspired Perspective
|
|
Анализировать url |
| /publication/revisiting-multi-agent-world-modeling-from-a-diffusion-inspired-perspective/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose Diffusion-Inspired Multi-Agent world model (DIMA), a novel framework for multi-agent reinforcement learning that leverages diffusion models to reduce modeling complexity and improve sample efficiency.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/adversarial-locomotion-and-motion-imitation-for-humanoid-policy-learning/ |
Adversarial Locomotion and Motion Imitation for Humanoid Policy Learning
|
|
Анализировать url |
| /publication/adversarial-locomotion-and-motion-imitation-for-humanoid-policy-learning/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose Adversarial Locomotion and Motion Imitation (ALMI) for humanoid robots, which serves as a novel framework for loco-manipulation tasks, enabling adversarial policy learning between upper and lower body.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/information-rlhf/ |
Information-Theoretic Reward Decomposition for Generalizable RLHF.
|
|
Анализировать url |
| /publication/information-rlhf/ |
<div class="article-style line-height-custom">We decompose the reward value in RLHF into two independent components that consists prompt-free reward and prompt-related reward, and propose a new reward learning algorithm by prioritizing data samples based on their prompt-free reward values.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/distributional-off-policy-evaluation-in-reinforcement-learning/ |
Distributional Off-Policy Evaluation in Reinforcement Learning
|
|
Анализировать url |
| /publication/distributional-off-policy-evaluation-in-reinforcement-learning/ |
<div class="article-style line-height-custom">This paper proposes an offline Wasserstein-based approach to estimate the joint distribution of multivariate discounted cumulative rewards, establishes finite sample error bounds in the batch setting, and demonstrates its superior performance through extensive numerical studies.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/humanoid-whole-body-locomotion/ |
Humanoid Whole-Body Locomotion on Narrow Terrain via Dynamic Balance and Reinforcement Learning.
|
|
Анализировать url |
| /publication/humanoid-whole-body-locomotion/ |
<div class="article-style line-height-custom">we propose a novel whole-body locomotion algorithm based on dynamic balance and Reinforcement Learning (RL) that enables humanoid robots to traverse extreme terrains, particularly narrow pathways and unexpected obstacles, using only proprioception.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/vision-language-preference-learning-for-embodied-manipulation/ |
VLP: Vision-Language Preference Learning for Embodied Manipulation.
|
|
Анализировать url |
| /publication/vision-language-preference-learning-for-embodied-manipulation/ |
<div class="article-style line-height-custom">we propose a novel Vision-Language Preference learning framework that learns a vision-language preference model to provide preference feedback for embodied manipulation tasks.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/preference-aligned-diffusion-planner-for-quadrupedal-locomotion-control/ |
Preference Aligned Diffusion Planner for Quadrupedal Locomotion Control.
|
|
Анализировать url |
| /publication/preference-aligned-diffusion-planner-for-quadrupedal-locomotion-control/ |
<div class="article-style line-height-custom">We develop a learning framework combining offline diffusion planner and online preference alignment with weak preference labeling for legged locomotion control.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/embodied-survey/ |
大模型驱动的具身智能：发展与挑战
|
|
Анализировать url |
| /publication/embodied-survey/ |
<div class="article-style line-height-custom">We give a comprehensive survey for embodied AI driven by large-scale models.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/oisa-rrg/ |
Online Iterative Self-Alignment for Radiology Report Generation.
|
|
Анализировать url |
| /publication/oisa-rrg/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose an online iterative self-alignment method for radiology report generation that iteratively generates unlimited preference data and automatically aligns with radiologists’ multiple objectives.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-efficient-llm/ |
Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration.
|
|
Анализировать url |
| /publication/towards-efficient-llm/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose a novel framework for multi-agent collaboration that introduces Reinforced Advantage feedback (ReAd) for efficient self-refinement of plans.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/task-agnostic-pre-training-and-task-guided-fine-tuning-for-versatile-diffusion-planner/ |
Task-agnostic Pre-training and Task-guided Fine-tuning for Versatile Diffusion Planner.
|
|
Анализировать url |
| /publication/task-agnostic-pre-training-and-task-guided-fine-tuning-for-versatile-diffusion-planner/ |
<div class="article-style line-height-custom">We develop a versatile diffusion planner that can leverage large-scale inferior data that contains task-agnostic sub-optimal trajectories, with the ability to fast adapt to specific tasks.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/online-preference-alignment-for-language-models/ |
Online Preference Alignment for Language Models via Count-based Exploration.
|
|
Анализировать url |
| /publication/online-preference-alignment-for-language-models/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose count-based online preference optimization for LLM alignment that leverages coin-flip counting to encourage exploration in online RLHF.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/on-the-value-of-myopic-behavior/ |
On the Value of Myopic Behavior in Policy Reuse.
|
|
Анализировать url |
| /publication/on-the-value-of-myopic-behavior/ |
<div class="article-style line-height-custom">We present a framework called Selective Myopic bEhavior Control~(SMEC), which results from the insight that the short-term behaviors of prior policies are sharable across tasks.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/discriminator-guided-embodied-planning/ |
Discriminator-Guided Embodied Planning for LLM Agent.
|
|
Анализировать url |
| /publication/discriminator-guided-embodied-planning/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose a novel framework that generalizes demonstrations to establish critic-regularized grounding and optimization in the long-term planning of LLMs.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/exponential-topology-enabled-scalable-communication/ |
Exponential Topology-enabled Scalable Communication in Multi-agent Reinforcement Learning.
|
|
Анализировать url |
| /publication/exponential-topology-enabled-scalable-communication/ |
<div class="article-style line-height-custom">We introduce ExpoComm, a scalable communication protocol that leverages exponential topologies for efficient information dissemination among many agents in large-scale multi-agent reinforcement learning.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/decentralized-transformers-with-centralized-aggregation/ |
Decentralized Transformers with Centralized Aggregation are Sample-Efficient Multi-Agent World Models.
|
|
Анализировать url |
| /publication/decentralized-transformers-with-centralized-aggregation/ |
<div class="article-style line-height-custom">we propose a novel world model for MARL that learns decentralized local dynamics for scalability, combined with a centralized representation aggregation from all agents.</div>
|
|
Анализировать url |
| /publication/radiology-report-generation-via-multi-objective-preference-optimization/ |
Radiology Report Generation via Multi-objective Preference Optimization.
|
|
Анализировать url |
| /publication/radiology-report-generation-via-multi-objective-preference-optimization/ |
<div class="article-style line-height-custom">We propose a new radiology report generation method that aligns the pre-trained model with multiple human preferences via preference-guided multi-objective optimization reinforcement learning.</div>
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 207
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 207 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| chinatelecom.com.cn |
Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="fas fa-graduation-cap big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| zhihu.com |
<i class="fab fa-zhihu big-icon"></i>
|
Анализировать url |
| chinatelecom.com.cn |
Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Xuelong Li
|
Анализировать url |
| shlab.org.cn |
Shanghai AI Laboratory
|
Анализировать url |
| pjlab-ipec.com |
IPEC group
|
Анализировать url |
| hit.edu.cn |
HIT
|
Анализировать url |
| pr-ai.hit.edu.cn |
Peng Liu
|
Анализировать url |
| utoronto.ca |
University of Toronto
|
Анализировать url |
| vectorinstitute.ai |
Vector Institute
|
Анализировать url |
| animesh.garg.tech |
Animesh Garg
|
Анализировать url |
| noahlab.com.hk |
Huawei Noah’s Ark Lab
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Jianye Hao
|
Анализировать url |
| ai.tencent.com |
Tencent Robotics X
|
Анализировать url |
| leihan.org |
Lei Han
|
Анализировать url |
| baichenjia.github.io |
链接
|
Анализировать url |
| item.jd.com |
京东购买链接
|
Анализировать url |
| detail.tmall.com |
淘宝购买链接
|
Анализировать url |
| deeprlhub.com |
媒体报道：深度强化学习实验室
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
RL China
|
Анализировать url |
| jiqizhixin.com |
机器之心
|
Анализировать url |
| rhodes-team-prts.github.io |
PRTS<br><span style="font-size:1.1rem;font-weight:400">新一代强化学习原生的机器人视觉-语言-动作(VLA)模型</span>
|
Анализировать url |
| telehuman-gn0.github.io |
GN0<br><span style="font-size:1.1rem;font-weight:400">首个涵盖"数据-仿真-模型-评测"的全链路的具身导航框架 GN0</span>
|
Анализировать url |
| kungfu-bot.github.io |
KungfuBot<br><span style="font-size:1.1rem;font-weight:400">首个开源的人类视频到人形机器人全身控制框架</span>
|
Анализировать url |
| text-op.github.io |
TextOp<br><span style="font-size:1.1rem;font-weight:400">首个文本驱动的人形机器人运动框架</span>
|
Анализировать url |
| husky-humanoid.github.io |
Husky<br><span style="font-size:1.1rem;font-weight:400">首个人形机器人滑板运动突破</span>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset
|
Анализировать url |
| rhodes-team-prts.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
公众号
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
Video
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| telehuman-gn0.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Models
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| tele-umi-vista.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| charles-donne.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| oasis-humanoid.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| huggingface.co |
Dataset
|
Анализировать url |
| umibenchmark.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| mwondering.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| pro-hoi.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| text-op.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
公众号
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| soccer-humanoid.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
公众号
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| husky-humanoid.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
公众号
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| align-then-steer.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
公众号
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| vla-anti-exploration.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| kungfubot2-humanoid.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| ahc-humanoid.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| more-humanoid.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| kungfu-bot.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| mp.weixin.qq.com |
公众号
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| openhumanoidgen.github.io |
Project
|
Анализировать url |
| openreview.net |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
PDF
|
Анализировать url |
| github.com |
Code
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Анализ сайта baichenjia.cn, слабо оптимизирован на 31%. Для хорошей оптимизации и выхода на первые места в поиске требуется:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: