机器人 / 具身智能

Learning to See and Act: Task-Aware Virtual View Exploration for Robotic Manipulation

学习感知与行动：面向机器人操作的任务感知虚拟视角探索

Yongjie Bai, Zhouxia Wang, Yang Liu, Kaijun Luo, Yifan Wen, Mingtong Dai, Weixing Chen, Ziliang Chen, Lingbo Liu, Guanbin Li, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出TVVE框架，通过动态选择任务相关虚拟视角和重构场景表示，提升机器人操作在遮挡和跨任务迁移中的性能，实验验证其鲁棒性。

Comments 24 pages, 15 figures, Project page: https://hcplab-sysu.github.io/TAVP, Code: https://github.com/HCPLab-SYSU/TAVP.git, Accepted at CVPR 2026

DexViTac: Collecting Human Visuo-Tactile-Kinematic Demonstrations for Contact-Rich Dexterous Manipulation

DexViTac：收集人类视觉-触觉-运动示范以实现富接触的灵巧操作

Xitong Chen, Yifeng Pan, Min Li, Xiaotian Ding

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology（智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan Huaweike Intelligent Technology Co., Ltd.（武汉华为凯科技有限公司） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 DexViTac通过高保真采集第一人称视觉、高密度触觉感知、末端执行器姿态和手部运动学，构建了超过2400个视觉-触觉-运动学示范的多模态数据集，提升了接触丰富灵巧操作的学习效率和成功率。

Comments 9 pages, 9 figures.Project page: https://xitong-c.github.io/DexViTac/

Push, Press, Slide: Mode-Aware Planar Contact Manipulation via Reduced-Order Models

推、按、滑：基于降阶模型的模式感知平面接触操作

Melih Özcan, Umut Orguner, Ozgur S. Oguz

机构 * Dept. of Electrical and Electronics Engineering, Middle East Technical University（电子工程系，中东技术大学） ； Dept. of Computer Engineering, Bilkent University（计算机工程系，比尔肯特大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种基于接触拓扑选择和降阶运动学建模的平面操作框架，通过将复杂力矩-扭动极限面力学抽象为物理直观的离散库，实现高效接触力分配与轨迹生成。

Comments 8 pages, 13 figures. Submitted to IEEE IROS 2026

MG-Grasp: Metric-Scale Geometric 6-DoF Grasping Framework with Sparse RGB Observations

MG-Grasp：基于稀疏RGB观测的度量尺度几何6自由度抓取框架

Kangxu Wang, Siang Chen, Chenxing Jiang, Shaojie Shen, Yixiang Dai, Guijin Wang

机构 * The Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学电子工程系，北京100084，中国） ； The Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港科学与技术大学电子与计算机工程系，香港，中国） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出MG-Grasp框架，利用双视角3D基础模型实现高精度6自由度抓取，通过稀疏RGB图像重建密集点云并生成稳定抓取方案，实验证明其在RGB基抓取方法中达到SOTA水平。

Comments 8 pages, 5 figures

TwinTrack: Bridging Vision and Contact Physics for Real-Time Tracking of Unknown Objects in Contact-Rich Scenes

TwinTrack：通过视觉与接触物理弥合差距，实现实时跟踪未知物体

Wen Yang, Zhixian Xie, Yiting Wang, Abhijit Tadepalli, Heni Ben Amor, Shan Lin, Wanxin Jin

机构 * School for Engineering of Matter, Transport, and Energy（物质、运输与能量工程学院） ； School of Computing and Augmented Intelligence（计算与增强智能学院） ； School of Electrical, Computer and Energy Engineering（电气、计算机与能源工程学院） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Department of Robotics（机器人学系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed人工智能大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 TwinTrack通过结合视觉与接触物理，实现实时跟踪复杂场景中未知动态物体，利用接触物理线索提升鲁棒性和精度，实验表明其在20Hz以上的跟踪速度优于基线方法。

Comments Accepted by IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) 2026

Noise-Aware Misclassification Attack Detection in Collaborative DNN Inference

在协同DNN推理中考虑噪声的误分类攻击检测

Shima Yousefi, Saptarshi Debroy

机构 * City University of New York（纽约城市大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种半灰盒且噪声感知的异常检测框架，利用变分自编码器捕捉对抗操纵导致的偏差，提升检测准确率并降低误报率。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE/ACM CCGrid 2026

Omni-3DEdit: Generalized Versatile 3D Editing in One-Pass

Omni-3DEdit：一次通过的通用多功能三维编辑

Chen Liyi, Wang Pengfei, Zhang Guowen, Ma Zhiyuan, Zhang Lei

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Omni-3DEdit通过统一学习模型实现一次通过的三维编辑，解决传统方法在任务通用性和计算效率上的不足，提升模型表征学习能力。

Comments accepted by CVPR26

Evidence Packing for Cross-Domain Image Deepfake Detection with LVLMs

跨领域图像深度伪造检测中的证据打包与大视觉语言模型

Yuxin Liu, Fei Wang, Kun Li, Yiqi Nie, Junjie Chen, Zhangling Duan, Zhaohong Jia

机构 * Anhui University（安徽大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； IAI, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） ； United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SCEP框架，通过证据驱动推理提升跨领域图像深度伪造检测性能，无需微调大视觉语言模型，有效识别伪造线索。

DexEXO: A Wearability-First Dexterous Exoskeleton for Operator-Agnostic Demonstration and Learning

DexEXO：一种以可穿戴性优先的灵活外骨骼，用于操作者无关的演示和学习

Alvin Zhu, Mingzhang Zhu, Beom Jun Kim, Jose Victor S. H. Ramos, Yike Shi, Yufeng Wu, Raayan Dhar, Fuyi Yang, Ruochen Hou, Hanzhang Fang, Quanyou Wang, Yuchen Cui, Dennis W. Hong

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 DexEXO通过硬件层面的外观、接触几何和运动学对齐，提升了可穿戴性，实现了跨操作者数据收集和简化端到端管道。

Comments https://dexexo-research.github.io/

SMAL-pets: SMAL Based Avatars of Pets from Single Image

基于SMAL的宠物单图像生成高保真可编辑3D宠物化身

Piotr Borycki, Joanna Waczyńska, Yizhe Zhu, Yongqiang Gao, Przemysław Spurek

机构 * Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SMAL-pets框架，通过混合架构结合3D高斯溅射与SMAL参数模型，实现单图像生成高质量可编辑宠物3D化身，支持通过文本提示进行外观和行为编辑。

Security Assessment and Mitigation Strategies for Large Language Models: A Comprehensive Defensive Framework

大型语言模型的安全性评估与缓解策略：一种全面的防御框架

Taiwo Onitiju, Iman Vakilinia

机构 * School of Computing University of North Florida（北弗罗里达大学计算学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了大型语言模型在关键基础设施中的安全风险，提出了一种标准化的评估框架和多层次防御系统，通过测试五种主流模型对1万多个对抗性提示的响应，揭示了安全差异，并开发了高准确率的防御框架。

Personalized Motion Guidance Framework for Athlete-Centric Coaching

面向运动员中心的个性化运动指导框架

Ryota Takamido, Chiharu Suzuki, Hiroki Nakamoto

机构 * Sports Innovation Organization（体育创新组织） ； National Institute of Fitness and Sports in Kanoya（Kanoya体育健身国家研究所） ； Faculty of Physical Education（体育教育系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PMGF框架，利用生成式AI技术为运动员生成个性化运动优化指导，通过垂直自编码器生成运动员特定的潜在表示，并通过两种策略生成有意义的指导动作，验证实验显示其能有效提升运动表现。

Polaron-mediated anisotropic exchange in 2D magnets

极子介导的二维磁体各向异性交换

Johanna P. Carbone, Jakob Baumsteiger, Cesare Franchini

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究通过极子调控二维磁体的磁交换相互作用，揭示极子可局部打破磁对称性并诱导各向异性交换耦合，为磁结构调控提供新机制。

Comments 8 pages, 5 figures

Phonon circular birefringence and polarization-filter in Magnetic Topological Insulators

声子圆双折射与磁拓扑绝缘体中的偏振滤波器

Abhinava Chatterjee, Chao-Xing Liu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究磁拓扑绝缘体中声子圆双折射现象，提出声子偏振滤波机制，通过表面声子Hall黏性产生界面声子模，实现对声子偏振态的调控，为拓扑声学器件发展提供新途径。

Language modulates vision: Evidence from neural networks and human brain-lesion models

语言调节视觉：来自神经网络和人类脑损伤模型的证据

Haoyang Chen, Bo Liu, Shuyue Wang, Xiaosha Wang, Wenjuan Han, Yixin Zhu, Xiaochun Wang, Yanchao Bi

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究通过神经网络与脑损伤数据对比，揭示语言对视觉感知的调节作用，发现CLIP模型在VOTC活动解释上优于其他模型，且语言区域损伤影响模型与脑活动的一致性。

Journal ref Nat Hum Behav (2025)