机器人 / 具身智能

Video2Act: A Dual-System Video Diffusion Policy with Robotic Spatio-Motional Modeling

Video2Act：一种双系统视频扩散策略，具有机器人空间-运动建模

Yueru Jia, Jiaming Liu, Shengbang Liu, Rui Zhou, Wanhe Yu, Yuyang Yan, Xiaowei Chi, Yandong Guo, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息处理国家重点实验室，北京大学计算机学院） ； AI 2 Robotics（AI与机器人） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 Video2Act通过整合空间和运动感知表示，提升机器人动作学习效率，其双系统设计在仿真和现实任务中均取得显著成果。

Multi-Modal Multi-Task (M3T) Federated Foundation Models for Embodied AI: Potentials and Challenges for Edge Integration

多模态多任务（M3T）联邦基础模型用于具身AI：边缘整合的潜力与挑战

Kasra Borazjani, Payam Abdisarabshali, Fardis Nadimi, Naji Khosravan, Minghui Liwang, Xianbin Wang, Yiguang Hong, Seyyedali Hosseinalipour

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出多模态多任务联邦基础模型（M3T-FFMs）用于具身AI，结合M3T-FMs的任务泛化能力和FL的隐私保护分布式训练，解决边缘部署中的异构具身、模态不平衡、带宽限制等挑战。

Comments Accepted for Publication in IEEE Internet of Things Magazine, 2025

Journal ref IEEE Internet of Things Magazine, 2025

PiCo: Active Manifold Canonicalization for Robust Robotic Visual Anomaly Detection

PiCo：主动流形规范化的稳健机器人视觉异常检测

Teng Yan, Binkai Liu, Shuai Liu, Yue Yu, Bingzhuo Zhong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PiCo通过主动流形规范化解决机器人视觉异常检测在多姿态和不稳定环境下的鲁棒性问题，采用分阶段机制提升几何不确定性和噪声消除能力，实验显示其在静态和闭环场景中均取得显著性能提升。

Comments 16 pages. Submitted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

AirSimAG: A High-Fidelity Simulation Platform for Air-Ground Collaborative Robotics

AirSimAG：一种高保真空地协同机器人仿真平台

Yangjie Cui, Xin Dong, Boyang Gao, Jinwu Xiang, Daochun Li, Zhan Tu

机构 * School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学航空科学与工程学院） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Institution of Unmanned System, Beihang University（北京航空航天大学无人系统研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(title)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出AirSimAG，一种高保真的空地协同机器人仿真平台，支持多智能体同步仿真和异构传感控制接口，通过多个代表性任务验证其在多智能体协调和跨模态数据一致性方面的有效性。

SIMART: Decomposing Monolithic Meshes into Sim-ready Articulated Assets via MLLM

SIMART: 通过MLLM将单体网格分解为可模拟的关节化资产

Chuanrui Zhang, Minghan Qin, Yuang Wang, Baifeng Xie, Hang Li, Ziwei Wang

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） ； NTU（国立台湾大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 SIMART通过统一的MLLM框架实现部分级分解和运动学预测，减少3D令牌数量，提升多部分组装的保真度，并在PartNet-Mobility和野外AIGC数据集上取得最佳性能，支持物理仿真的机器人模拟。

From Product Hilbert Spaces to the Generalized Koopman Operator and the Nonlinear Fundamental Lemma

从乘积希尔伯特空间到广义柯普曼算子和非线性基本引理

Mircea Lazar

机构 * Control Systems Group, Electrical Engineering Department, Eindhoven University of Technology（控制系统组，电气工程系，埃因霍温理工大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract,comments)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于乘积希尔伯特空间的广义柯普曼算子和非线性基本引理，解决了控制输入系统下的柯普曼算子泛化和非线性基本引理推导问题，通过基函数展开和希尔伯特空间构造方法验证了方法的有效性。

Comments Revisions compared to first version: formal analysis of the generalized Koopman composition operator, exact bilinear form with finite-dimensional input Hilbert space for input-affine systems, quantitative persistency of excitation notion for infinite-dimensional bilinear systems, nonlinear fundamental lemma in terms of Hankel operators and frames, addition soft-robotic manipulator example

MCP Security Bench (MSB): Benchmarking Attacks Against Model Context Protocol in LLM Agents

MCP安全基准（MSB）：针对LLM代理中模型上下文协议的攻击评估

Dongsen Zhang, Zekun Li, Xu Luo, Xuannan Liu, Peipei Li, Wenjun Xu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MSB，首个端到端评估套件，系统评估LLM代理在MCP全流程中的抗攻击能力，包含12种攻击类型及性能指标NRP，评估九种主流LLM代理在10个领域405种工具上的表现。

Comments Accepted by ICLR 2026

VLA-IAP: Training-Free Visual Token Pruning via Interaction Alignment for Vision-Language-Action Models

VLA-IAP: 通过交互对齐实现无训练视觉令牌剪枝用于视觉-语言-动作模型

Jintao Cheng, Haozhe Wang, Weibin Li, Gang Wang, Yipu Zhang, Xiaoyu Tang, Jin Wu, Xieyuanli Chen, Yunhui Liu, Wei Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VLA-IAP方法，通过引入几何先验机制和动态调度策略，实现无训练的视觉令牌剪枝，提升VLA模型在资源受限平台上的推理效率和稳定性，实验显示在LIBERO基准上成功率达97.8%且速度提升1.25倍。

Comments 27 pages, 8 figures

ENC-Bench: A Benchmark for Evaluating Multimodal Large Language Models in Electronic Navigational Chart Understanding

ENC-Bench：用于评估多模态大语言模型在电子航海图理解中的基准

Ao Cheng, Xingming Li, Xuanyu Ji, Xixiang He, Qiyao Sun, Chunping Qiu, Runke Huang, Qingyong Hu

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Intelligent Game and Decision Lab（智能游戏与决策实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ENC-Bench是首个专注于专业电子航海图理解的基准，包含20490个经过专家验证的样本，评估了10种先进多模态大语言模型在符号识别、空间推理和航海决策中的表现，揭示了模型在符号 grounding、空间计算和多约束推理方面的系统性挑战。

Comments Accepted to CVPR 2026, Project page: https://qingyonghu.github.io/ENC-Bench/

GIFT: Generalizing Intent for Flexible Test-Time Rewards

GIFT：基于意图的灵活测试时间奖励

Fin Amin, Nathaniel Dennler, Andreea Bobu

机构 * NC State（北卡罗来纳州立大学） ； MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 GIFT通过语言模型推断用户演示中的高层意图，以提升奖励在新环境下的泛化能力，优于基于视觉和语义相似性的基线方法。

Comments To appear at IEEE ICRA '26

RF-Zero-Wire: Design and Analysis of Multi-Hop Low-latency Symbol-synchronous RF Communication

RF-Zero-Wire：多跳低延迟符号同步射频通信的设计与分析

Xinlei Liu, Andrey Belogaev, Jonathan Oostvogels, Bingwu Fang, Danny Hughes, Jeroen Famaey

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出RF-Zero-Wire协议，通过符号级并发传输减少多跳通信延迟，实验表明其在5跳内实现小于1ms的端到端延迟，且比传统存储转发协议更高效。