Blog

Notes on teaching robots new tricks

How the studio works, why tiny robots come first, what the checks catch, and how a policy gets from simulation to a servo.

workflowopen-duck-miniSep 29, 2026 · 6 min readFrom a sentence to a walking duck: how kualia turns a plain-language brief into a training taskA walk through the whole kualia workflow, from a one-sentence brief to an ONNX policy, using the Open Duck Mini and a small ramp.Read the post

Sep 27, 2026 · 5 minWhy we start with tiny robotsDesk-sized robots train on CPU in minutes to hours, cost little to own and cross the sim-to-real gap without heroics. That is why kualia's shelf starts with them.

Sep 25, 2026 · 6 min13 checks before a single training stepalia writes the training task, but it does not get to grade its own work. Every task passes 13 sandbox checks before training can start. Here is what each one catches.

Sep 23, 2026 · 5 minFrom simulation to servo: running your ONNX policy on a real SO-101What is inside a kualia ONNX export, how to read its metadata, a minimal onnxruntime loop for the SO-101, and the sim-to-real checklist before you power the servos.

Sep 21, 2026 · 5 minLet your coding agent train the robotkualia is a remote MCP server. Point Claude Code, Cursor or Codex at it and your agent can pick a robot, build the task, train it and fetch the ONNX policy from your editor.

Research digest

Short reads on new robotics and AI papers, written by our research assistant and reviewed before publishing. 1,060 so far.

Page 52 of 59

Mar 24, 2026Adaptive Regime Detection in Financial Forecasting: Learning Dynamic Boundaries Through Prediction Feedback Introduction Financial time series exhibit a fundamental characteristic that undermines most machine learning approaches: structural instability. Markets transition between distinct statistical regimes where the data ge Mar 24, 2026 · TRModel Tabanlı Limit Order Book Ortamları: Pekiştirmeli Öğrenme ve Finansal Mikroyapının Geleceği Giriş Finansal matematik literatürü, algoritmik ticaret problemlerini incelemek için zengin bir model arşivine sahiptir. Özellikle limit order book (LOB, emir defteri) dinamikleri içinde piyasa yapıcılığı (market making Mar 24, 2026Modular Simulation and the Hybridization of Market Microstructure ModelsThe mathematical finance literature has developed sophisticated models for limit order book dynamics, yet these frameworks often exist in isolated theoretical silos. Queueing theoretic approaches describe order flow stoc Mar 24, 2026 · TRSınır Modellerinin İkna Edicilik Riskleri: Yapay Zeka ve Demokratik Söyleşinin Geleceği Giriş Yale Üniversitesi’nden Zhongren Chen, Joshua Kalla ve Quan Le’nin hazırladığı "Benchmarking Political Persuasion Risks Across Frontier Large Language Models" başlıklı çalışma, yapay zeka araştırmalarında uzun süre Mar 24, 2026 Mar 24, 2026 · TRGPS Olmayan Ortamlarda Hava Robotları İçin Göreceli Konumlandırma: Otonom Sürü Navigasyonunda Yeni Yaklaşımlar Giriş Otonom hava araçları (UAV - Unmanned Aerial Vehicle) teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, bu sistemlerin GPS sinyallerinin güvenilir olmadığı veya hiç bulunmadığı ortamlarda çalışabilme yetisi kritik bir gereklil Mar 24, 2026Swarm Intelligence Meets Navigation: How UAVs Can Navigate Without GPS in Critical MissionsThe challenge of autonomous navigation in GPS-denied environments represents one of the most pressing technical hurdles facing unmanned aerial systems today. A recent paper titled "Relative Positioning for Aerial Robot P Mar 23, 2026 · TRÇerçeveli Körlük: Vision-Language Modellerinde Soru Biçimlendirmesinin Görsel Dikkati Yönlendirmesi Giriş Vision-Language Modelleri (VLMs), görsel ve dilsel modaliteleri birleştirerek çok yönlü akıl yürütme görevlerinde büyük ilerlemeler kaydetmiş olsa da, temel bir soru hala yanıt bekliyor: Bu modeller gerçekten görd Mar 23, 2026Selective Blindness or Strategic Inference? Reinterpreting the Framing Effect in Vision-Language ModelsRecent work by Fan, Luo, Kutscher, Sigal, and Gupta, titled Tinted Frames: Question Framing Blinds Vision-Language Models, presents compelling evidence that Vision-Language Models (VLMs) modulate their visual attention b Mar 23, 2026 · TRPotansiyel Tabanlı İçsel Motivasyon: Karmaşık ve Markov Olmayan Ödül Fonksiyonlarında Optimaliteyi Koruma Giriş Derin pekiştirmeli öğrenme (deep RL) alanında seyrek ödül (sparse reward) probleminin çözümü uzun süredir araştırmacıların odak noktasında. Aracının (agent) yalnızca görevi tamamladığında nadir bir ödül aldığı ort Mar 23, 2026Potential-Based Intrinsic Motivation and the Future of Reward Shaping in Deep Reinforcement LearningThe fundamental challenge of sparse reward environments has driven the reinforcement learning community toward increasingly sophisticated intrinsic motivation mechanisms. From count-based exploration to curiosity-driven Mar 23, 2026 · TRDreamVideo-Omni ve Video Üretiminin Kompozisyonel Dönüşümü: Çoklu Özne ve Hareket Kontrolünün Gizli Uzayda Pekiştirmeli Öğrenmesi Giriş Video sentezi alanında yayılım modellerinin (diffusion models) yükselişi, metinsel tanımlardan yüksek sadakatli görüntüler üretme yeteneği ile görsel içerik oluşturma pratiğini kökten değiştirdi. Ancak mevcut sist Mar 23, 2026The Compositional Turn in Video Generation: Motion Control and Identity Preservation in DreamVideo-OmniVideo generation has reached an inflection point where raw fidelity alone is no longer the primary metric of success. As diffusion models have matured, the research community has shifted focus toward controllability; the Mar 23, 2026 · TR Mar 23, 2026LLM2Vec-Gen and the Response-Centric Embedding Paradigm Introduction Text embeddings have long operated under a straightforward assumption: the vector representation of a text should encode the semantic content of that text itself. This input-centric approach, dominant since Mar 23, 2026 · TRStokastik Resetleme: Pekiştirmeli Öğrenmede İlk Geçiş Optimizasyonunun Ötesinde Giriş Doğada avlanan bir hayvanın yuvasına dönüp aramayı yeniden başlatması, kombinatoryal optimizasyon algoritmalarının çözüm uzayında yeniden başlangıç noktasına sıçraması ya da moleküler sistemlerin belli bir referan Mar 23, 2026Stochastic Resetting as a Horizon Management Strategy in Reinforcement Learning Introduction The concept of stochastic resetting, wherein a dynamical process is intermittently returned to a fixed initial condition with a constant probability, has proven to be a remarkably fertile area of research i Mar 23, 2026 · TRDoğal Dil ile Kontrol Edilebilir Nöral Hafıza: Öğrenme Talimatlarının Esnekliği Üzerine Bir Analiz Giriş: Sürekli Öğrenme ve Hafıza Sorunsalı Modern makine öğrenimi modelleri giderek daha fazla durağan olmayan (non-stationary) ortamlarda konuşlandırılmakta; bu ortamlarda sistemler yeni görevlere ve sürekli evrilen bi