机器人 / 具身智能

Cortical Policy: A Dual-Stream View Transformer for Robotic Manipulation

皮层策略：一种双流视图变换器用于机器人操作

Xuening Zhang, Qi Lv, Xiang Deng, Miao Zhang, Xingbo Liu, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Cortical Policy，通过双流视图变换器提升机器人操作中的空间和动态推理能力，实验证明其在复杂任务中的优越性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026. 10 pages, 4 figures. Appendix included

Cutting the Cord: System Architecture for Low-Cost, GPU-Accelerated Bimanual Mobile Manipulation

断缆：低成本、GPU加速的双臂移动机械臂系统架构

Artemis Shaw, Chen Liu, Justin Costa, Rane Gray, Alina Skowronek, Kevin Diaz, Nam Bui, Nikolaus Correll

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotics(abstract)；robot learning(abstract)；navigation(abstract)

AI总结 本文提出基于开源XLeRobot的双臂移动机械臂，成本低于1300美元，采用优化机械设计、Tri-Bus电源拓扑和NVIDIA Jetson Orin Nano实现自主操作，提供低成本的机器人研究与教育平台。

ArtiSG: Functional 3D Scene Graph Construction via Human-demonstrated Articulated Objects Manipulation

ArtiSG: 通过人类示范的可动物体操作构建功能3D场景图

Qiuyi Gu, Yuze Sheng, Jincheng Yu, Jiahao Tang, Xiaolong Shan, Zhaoyang Shen, Tinghao Yi, Xiaodan Liang, Xinlei Chen, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Openmind ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 ArtiSG通过编码人类示范到结构化机器人记忆中，构建功能3D场景图，解决现有方法在可动物体操作信息获取上的不足，提升机器人在真实环境中的任务执行能力。

GAPG: Geometry Aware Push-Grasping Synergy for Goal-Oriented Manipulation in Clutter

GAPG：面向目标操作的几何感知推抓取协同

Lijingze Xiao, Jinhong Du, Yang Cong, Supeng Diao, Yu Ren

机构 * College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学自动化科学与工程学院） 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GAPG框架，通过整合点云数据，利用几何关系评估抓取与推动作，提升机器人在杂乱环境中的安全性和效率。

Comments Accepted to ICRA 2026

Speedup Patch: Learning a Plug-and-Play Policy to Accelerate Embodied Manipulation

加速补丁：学习一种插件式策略以加快具身操作

Zhichao Wu, Junyin Ye, Zhilong Zhang, Yihao Sun, Haoxin Lin, Jiaheng Luo, Haoxiang Ren, Lei Yuan, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China ； Mila-Quebec AI Institute \& Université de Montréal, Canada 纠错

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

AI总结 本文提出Speedup Patch，一种轻量且策略无关的框架，通过仅使用离线数据实现插件式加速，通过约束马尔可夫决策过程优化调度器，提升执行效率而不牺牲任务性能。

6D Robotic OCT Scanning of Curved Tissue Surfaces

六维机器人OCT扫描曲面组织

Suresh Guttikonda, Maximilian Neidhardt, Vidas Raudonis, Alexander Schlaefer

机构 * Institute of Medical Technology and Intelligent Sys.（医学技术与智能系统研究所） ； Hamburg University of Technology（汉堡理工大学） ； Faculty of Electrical and Electronics Eng.（电气与电子工程系） ； Kaunas University of Technology（卡斯图技术大学） ； Interdisciplinary Competence Center for Interface Research（界面研究跨学科能力中心） ； SustAInLivWork Center of Excellence（SustAInLivWork卓越研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出六维手眼标定方法，用于机器人OCT探头扫描曲面组织，解决传统翻译扫描的局限性，提高扫描一致性和重复性。

Comments Accepted at IEEE ISBI 2026

Harmful Visual Content Manipulation Matters in Misinformation Detection Under Multimedia Scenarios

在多媒体场景中，有害视觉内容操纵对虚假信息检测的重要性

Bing Wang, Ximing Li, Changchun Li, Jinjin Chi, Tianze Li, Renchu Guan, Shengsheng Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） ； School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学高级技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新颖的多模态虚假信息检测方法，通过捕捉视觉内容操纵特征和意图特征，提升虚假信息检测性能。

Architectural Backdoors for Within-Batch Data Stealing and Model Inference Manipulation

针对批量数据窃取和模型推理操纵的架构后门

Nicolas Küchler, Ivan Petrov, Conrad Grobler, Ilia Shumailov

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新型后门，通过利用批量推理技术实现大规模用户数据窃取和模型响应操控，提出确定性缓解策略以保障用户隐私和系统安全。

Comments This work has been accepted for publication at the IEEE Conference on Secure and Trustworthy Machine Learning (SaTML) 2026. The final version will be available on IEEE Xplore

BiPreManip: Learning Affordance-Based Bimanual Preparatory Manipulation through Anticipatory Collaboration

BiPreManip: 通过预见性协作学习基于 affordance 的双臂预备操作

Yan Shen, Feng Jiang, Zichen He, Xiaoqi Li, Yuchen Liu, Zhiyu Li, Ruihai Wu, Hao Dong

机构 * CFCS, School of Computer Science, Peking University（计算机学院，北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BiPreManip框架，通过预见性协作学习双臂预备操作，提升任务成功率和泛化能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

An Open Source Computer Vision and Machine Learning Framework for Affordable Life Science Robotic Automation

一种用于经济型生命科学机器人自动化的人工智能开源框架

Zachary Logan, Andrew Dudash, Daniel Negrón

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

AI总结 本文提出一个开源机器人框架，结合计算机视觉和机器学习逆运动学，实现低成本实验室自动化任务，如菌落分拣和液体处理。

SwiftBot: A Decentralized Platform for LLM-Powered Federated Robotic Task Execution

SwiftBot：一种去中心化的LLM驱动联邦机器人任务执行平台

YueMing Zhang, Shuai Xu, Zhengxiong Li, Fangtian Zhong, Xiaokun Yang, Hailu Xu

机构 * California State University, Long Beach, USA（加州州立大学长滩分校） ； Case Western Reserve University, USA（凯斯西储大学） ； University of Colorado Denver, USA（科罗拉多大学丹佛分校） ； Montana State University, USA（蒙塔那州立大学） ； University of Houston Clear Lake, USA（休斯顿大学clear lake分校） 纠错

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

AI总结 SwiftBot通过整合LLM任务分解与智能容器编排，实现机器人在无中心控制下的协同任务执行，提升分解精度与资源管理效率。

Comments This paper has been accepted by IEEE CCGrid 2026. We upload to arXiv for pre-print

Particle manipulation by hydrodynamic effects in vortical Stokes flow

通过涡旋斯托克斯流的流体动力学效应操控粒子

Xuchen Liu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)

AI总结 研究通过涡旋斯托克斯流操控单个粒子和刚性哑铃粒子的位移机制，探讨流体对粒子非平衡运动的影响及流体对称性破缺的作用。

Comments Doctoral dissertation

DexDrummer: In-Hand, Contact-Rich, and Long-Horizon Dexterous Robot Drumming

DexDrummer: 手持式、接触密集且长周期的灵巧机器人敲击

Hung-Chieh Fang, Amber Xie, Jennifer Grannen, Kenneth Llontop, Dorsa Sadigh

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DexDrummer，通过模拟训练实现多手灵巧敲击，解决手持、接触密集和长周期操控难题，展示在模拟和现实中的优越性能。

Comments Website: https://dexdrummer.github.io/

EnergyAction: Unimanual to Bimanual Composition with Energy-Based Models

EnergyAction: 从单臂到双臂操作的能量模型框架

Mingchen Song, Xiang Deng, Jie Wei, Dongmei Jiang, Liqiang Nie, Weili Guan

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； PengCheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 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EnergyAction框架，通过能量模型将单臂操作策略迁移至双臂任务，解决双臂操作中数据不足和动作协调难题，实验显示其在模拟和真实任务中表现优异。

Probing the Latent World: Emergent Discrete Symbols and Physical Structure in Latent Representations

探测潜在世界：在潜在表示中涌现的离散符号与物理结构

Liu hung ming

机构 * PARRAWA AI（PARRAWA人工智能） 纠错

专题命中 机器人操作 ：world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出AIM框架，通过被动量化探针探测V-JEPA 2潜在表示中的离散符号序列，揭示潜在空间的紧凑性及结构化符号 manifold 的可发现性。

Comments 35 pages, 6 figures, 3 tables, 26 equations; independent research report; Stage 1 of a four-stage AIM--V-JEPA 2 integration roadmap; code available at https://github.com/cyrilliu1974/JEPA

Learning to Generate Rigid Body Interactions with Video Diffusion Models

通过视频扩散模型学习生成刚体交互

David Romero, Ariana Bermudez, Viacheslav Iablochnikov, Hao Li, Fabio Pizzati, Ivan Laptev

机构 * MBZUAI 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出KineMask方法，通过视频生成实现刚体交互的逼真控制与模拟，结合低级运动控制与高级文本条件，提升动态现象合成能力。

Characterizing the onset and offset of motor imagery during passive arm movements induced by an upper-body exoskeleton

表征由上体外骨骼诱导的被动手臂运动期间的运动意象起始和结束

Kanishka Mitra, Frigyes Samuel Racz, Satyam Kumar, Ashish D. Deshpande, José del R. Millán

机构 * Chandra Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at Austin（查拉德电气与计算机工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Neurology, The University of Texas at Austin（神经病学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Walker Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin（沃克机械工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本研究通过解码EEG信号，表征被动手臂运动期间的运动意象起始和结束，实现了对功能性运动的自然控制，展示了在噪声和被动运动下可靠的传感器运动节律。

Comments Accepted to IROS 2023. 6 pages, 6 figures. Project page available at https://mitrakanishka.github.io/projects/passive-arm-mi/

Journal ref 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2023, pp. 3789-3794

Graph-of-Constraints Model Predictive Control for Reactive Multi-agent Task and Motion Planning

基于约束图的模型预测控制：用于反应性多智能体任务与运动规划

Anastasios Manganaris, Jeremy Lu, Ahmed H. Qureshi, Suresh Jagannathan

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于约束图的模型预测控制（GoC-MPC），用于解决多智能体任务与运动规划中的依赖几何约束序列问题，支持部分有序任务、动态智能体协调及扰动恢复，实现高效鲁棒的多智能体操作。

Comments 8 main content pages, 4 main content figures, camera ready version submitted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

UniDex: A Robot Foundation Suite for Universal Dexterous Hand Control from Egocentric Human Videos

UniDex：一种机器人基础套件，用于从第一人称人类视频中实现通用灵巧手控制

Gu Zhang, Qicheng Xu, Haozhe Zhang, Jianhan Ma, Long He, Yiming Bao, Zeyu Ping, Zhecheng Yuan, Chenhao Lu, Chengbo Yuan, Tianhai Liang, Xiaoyu Tian, Maanping Shao, Feihong Zhang, Mingyu Ding, Yang Gao, Hao Zhao, Hang Zhao, Huazhe Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qizhi Institute（上海启智研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本文提出UniDex，通过机器人中心数据集、统一视觉-语言-动作策略和实用人类数据采集设置，实现通用灵巧手控制。UniDex-VLA在两项不同手的挑战性工具使用任务中达到81%的平均任务进度，优于现有VLA基线。

Comments Accepted by CVPR 2026

AdaEdit: Adaptive Temporal and Channel Modulation for Flow-Based Image Editing

AdaEdit: 一种基于流的图像编辑中的自适应时间与通道调节

Guandong Li, Zhaobin Chu

机构 * iFLYTEK 纠错

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

AI总结 本文提出AdaEdit框架，通过自适应的渐进注入策略和通道选择性潜在扰动，解决流匹配模型中源特征注入与目标特征生成的矛盾，提升图像编辑效果。

GenAI-DrawIO-Creator: A Framework for Automated Diagram Generation

GenAI-DrawIO-Creator：自动化图表生成的框架

Jinze Yu, Dayuan Jiang

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

AI总结 本文提出GenAI-DrawIO-Creator框架，利用大语言模型实现基于XML的图表自动生成与修改，通过高级系统设计和提示工程提升XML输出质量，展示原型能从自然语言或代码生成准确图表，并通过模拟评估证明其在图表创建效率和结构精度上的优势。

Must Read: A Comprehensive Survey of Computational Persuasion

必须阅读：计算说服的全面综述

Nimet Beyza Bozdag, Shuhaib Mehri, Xiaocheng Yang, Hyeonjeong Ha, Zirui Cheng, Esin Durmus, Jiaxuan You, Heng Ji, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文综述了计算说服的三个视角：AI作为说服者、被说服者和评判者，探讨了AI生成内容的有效性及伦理挑战。

Comments Accepted to ACM Computing Surveys

3DSceneEditor: Controllable 3D Scene Editing with Gaussian Splatting

3DSceneEditor: 基于高斯散射的可控3D场景编辑

Ziyang Yan, Yihua Shao, Minwen Liao, Siyu Chen, Nan Wang, Muyuan Lin, Jenq-Neng Hwang, Hao Zhao, Fabio Remondino, Lei Li

机构 * D Optical Metrology unit, Fondazione Bruno Kessler（3D光学测绘单元，布鲁诺·凯斯勒基金会） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（信息工程与计算机科学系，特伦托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出3DSceneEditor，通过高斯散射实现高效精准的3D场景编辑，整合实例分割模型与CLIP实现语义对齐，支持对象添加、重定位等操作，实验表明其在精度和效率上优于现有方法。

Comments Accepted by WACV 2026, Project Page: https://ziyangyan.github.io/3DSceneEditor

Phenotype-preserving metric design for high-content image reconstruction by generative inpainting

为高内容图像重建设计的表型保持度量方法通过生成性图像修复

Vaibhav Sharma, Artur Yakimovich

机构 * Center for Advanced Systems Understanding (CASUS)（先进系统理解中心） ； Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf e. V. (HZDR)（德累斯顿-罗斯托克亥姆霍尔茨中心） ； Artificial Intelligence for Life Sciences CIC（生命科学人工智能中心） ； Institute of Computer Science, University of Wroclaw（沃里尼大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文通过生成性图像修复技术，设计了保持表型的度量方法，以提高高内容荧光显微镜图像的重建质量，通过量化修复区域的生物表型大小和数量来惩罚不良的图像修复。

Comments 8 pages, 3 figures, conference proceedings

Journal ref In Emerging Topics in Artificial Intelligence (ETAI) 2023 (Vol. 12655, pp. 7-14). SPIE

Affordance-Guided Enveloping Grasp Demonstration Toward Non-destructive Disassembly of Pinch-Infeasible Mating Parts

基于 affordance 的包裹抓取演示：非破坏性拆卸难以抓取的啮合部件

Masaki Tsutsumi, Takuya Kiyokawa, Gen Sako, Kensuke Harada

机构 * Department of Systems Innovation, Graduate School of Engineering Science, The University of Osaka（大阪大学工学研究院系统创新部门） ； Industrial Cyber-physical Systems Research Center, The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院工业网络物理系统研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于 affordance 的遥控方法，通过物理模拟预生成包裹抓取候选方案，利用颜色梯度增强操作员感知，实验证明该方法能有效指导实际拆卸任务。

Comments 6 pages, 7 figures

ROI-Driven Foveated Attention for Unified Egocentric Representations in Vision-Language-Action Systems

以目标区域驱动的视网膜注视用于视觉-语言-动作系统中的统一自体表示

Xinhai Sun, Xiang Shi, Menglin Zou, Wenlong Huang

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

AI总结 本文提出了一种以目标区域驱动的数据表示方法，通过单个外部相机投影末端执行器姿态，实现手眼协调的区域划分，提升跨机器人系统的数据重用性和跨体征对齐能力。

From Thinker to Society: Security in Hierarchical Autonomy Evolution of AI Agents

从思考者到社会：AI智能体分层自主性演化的安全问题

Xiaolei Zhang, Lu Zhou, Xiaogang Xu, Jiafei Wu, Tianyu Du, Heqing Huang, Hao Peng, Zhe Liu

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization（新型软件技术与产业化协同创新中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（宁波全球创新中心，浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了AI智能体分层自主性演化中的安全挑战，提出三级安全框架并分析现有防御措施的不足，旨在指导可信AI智能体系统的多层防御架构设计。

FreqEdit: Preserving High-Frequency Features for Robust Multi-Turn Image Editing

FreqEdit: 为鲁棒多轮图像编辑保留高频特征

Yucheng Liao, Jiajun Liang, Kaiqian Cui, Baoquan Zhao, Haoran Xie, Wei Liu, Qing Li, Xudong Mao

机构 * School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University（中山大学人工智能学院） ； Lingnan University（岭大大学） ； Video Rebirth ； 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 本文提出FreqEdit框架，通过高频特征注入、自适应注入策略和路径补偿机制，解决多轮图像编辑中高频信息丢失问题，提升编辑稳定性和指令遵循能力。

Adaptive Intrusion Detection for Evolving RPL IoT Attacks Using Incremental Learning

适应性入侵检测用于演变RPL物联网攻击的增量学习

Sumeyye Bas, Kiymet Kaya, Elif Ak, Sule Gunduz Oguducu

机构 * Istanbul Technical University, Faculty of Computer（伊斯坦布尔技术大学计算机学院） ； Memorial University（纪念大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了RPL网络中针对新兴攻击的增量学习方法，通过评估五种模型家族，证明增量学习能恢复新攻击检测性能并减少训练时间，提升物联网网络的鲁棒性。

Journal ref 2026 IEEE 23rd Consumer Communications & Networking Conference (CCNC)

Greater accessibility can amplify discrimination in generative AI

更大的可及性可能放大生成AI中的歧视

Carolin Holtermann, Minh Duc Bui, Kaitlyn Zhou, Valentin Hofmann, Katharina von der Wense, Anne Lauscher

机构 * Trustworthy AI Lab, University of Hamburg（可信AI实验室，汉堡大学） ； NALA Group, JGU Mainz（NALA集团，吉森大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Together AI ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） ； CU Boulder（博尔德大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究发现语音交互虽提升可及性，但会因语音携带身份线索而加剧性别偏见，提出通过音调调节可缓解歧视问题。

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