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JESSI：端到端安全社交导航多任务RL框架
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2026年10月7日，arXiv（Human-Computer Interaction，一手来源）发表论文，提出 JESSI（JAX-based E2E Safe Social Interpretable navigation）。这是一个轻量级端到端强化学习框架，基于多任务强化学习与概率感知，能够将原始 LiDAR 扫描直接映射为运动学可行的控制命令，用于安全社交导航场景。目前公开信息仅包含该论文摘要层面的框架介绍，尚无实验数据、代码开源或第三方复现等后续进展披露。
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arXiv新论文提出JESSI框架，将原始LiDAR扫描直接映射为运动学可行控制命令。Timeline
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Oct 7, 2026
- arXiv · Human-Computer InteractionJESSI：基于多任务强化学习与概率感知的端到端安全社交导航
论文提出 JESSI（JAX-based E2E Safe Social Interpretable navigation），一个轻量级端到端强化学习框架，将原始 LiDAR 扫描直接映射为运动学可行的控制命令。
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Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 7）·Comparable change over 24 hours –
The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.