机器人 / 具身智能

Embodied-R1: Reinforced Embodied Reasoning for General Robotic Manipulation

Embodied-R1：强化的具身推理用于通用机器人操作

Yifu Yuan, Haiqin Cui, Yaoting Huang, Yibin Chen, Fei Ni, Zibin Dong, Pengyi Li, Yan Zheng, Hongyao Tang, Jianye Hao

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） 纠错

专题命中 具身推理 ：manipulation(title)；robotic(title)；robotics(abstract)；embodied AI(abstract)

AI总结 本文提出Embodied-R1，通过引入指向作为统一的中间表示，结合强化微调方法，实现通用机器人操作中的具身推理，展示了在多个基准测试中的卓越性能和零样本泛化能力。

Comments Embodied-R1 technical report v2; Published as a conference paper at ICLR 2026

PlayWorld: Learning Robot World Models from Autonomous Play

PlayWorld: 从自主玩耍中学习机器人世界模型

Tenny Yin, Zhiting Mei, Zhonghe Zheng, Miyu Yamane, David Wang, Jade Sceats, Samuel M. Bateman, Lihan Zha, Apurva Badithela, Ola Shorinwa, Anirudha Majumdar

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 PlayWorld通过自主玩耍数据训练高保真视频世界模拟器，解决了传统方法在物理交互预测上的不足，提升了机器人操控任务的预测精度和政策性能。

Comments Website: https://robot-playworld.github.io/

Empowering Multi-Robot Cooperation via Sequential World Models

通过序列世界模型增强多机器人协作

Zijie Zhao, Honglei Guo, Shengqian Chen, Kaixuan Xu, Bo Jiang, Yuanheng Zhu, Dongbin Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出SeqWM框架，通过引入序列范式提升多机器人MBRL的协作能力，实验表明其在性能和样本效率上优于现有方法，并展示了预测适应、时间对齐和角色分配等先进协作行为。

WIMLE: Uncertainty-Aware World Models with IMLE for Sample-Efficient Continuous Control

WIMLE：具有IMLE的不确定性感知世界模型用于高效连续控制

Mehran Aghabozorgi, Alireza Moazeni, Yanshu Zhang, Ke Li

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 WIMLE通过扩展IMLE至模型基于强化学习框架，学习随机多模世界模型并估计预测不确定性，提升了连续控制任务的样本效率和稳定性。

Comments Accepted at ICLR 2026. Website: https://mehranagh20.github.io/wimle/ Code: https://github.com/mehranagh20/wimle

Journal ref In Proceedings of the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), 2026

A Frame is Worth One Token: Efficient Generative World Modeling with Delta Tokens

一个标记值得一个标记：高效生成世界建模与Delta标记

Tommie Kerssies, Gabriele Berton, Ju He, Qihang Yu, Wufei Ma, Daan de Geus, Gijs Dubbelman, Liang-Chieh Chen

机构 * Amazon（亚马逊） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DeltaTok和DeltaWorld，通过将视频特征差值编码为单个连续标记，实现高效生成世界建模，减少参数和计算量，提升预测多样性。

Comments CVPR 2026. Code and weights: https://deltatok.github.io

Co-Evolving Latent Action World Models

共演潜在动作世界模型

Yucen Wang, Fengming Zhang, De-Chuan Zhan, Li Zhao, Kaixin Wang, Jiang Bian

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出CoLA-World，通过关键预热阶段实现联合学习，解决世界模型与动作模型的协同问题，提升视频模拟质量和下游视觉规划性能。

Physically Interpretable World Models via Weakly Supervised Representation Learning

通过弱监督表征学习实现物理可解释的世界模型

Zhenjiang Mao, Mrinall Eashaan Umasudhan, Ivan Ruchkin

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出PIWM框架，通过弱监督学习实现物理可解释的世界模型，利用物理动态约束提升预测准确性与系统参数恢复能力。

Steerable Vision-Language-Action Policies for Embodied Reasoning and Hierarchical Control

可调节的视觉-语言-动作策略用于具身推理和分层控制

William Chen, Jagdeep Singh Bhatia, Catherine Glossop, Nikhil Mathihalli, Ria Doshi, Andy Tang, Danny Driess, Karl Pertsch, Sergey Levine

专题命中 具身推理 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出可调节策略，通过训练在丰富合成命令上的视觉-语言-动作模型，提升低层可控性，解锁预训练VLM知识，改进任务泛化能力。

Individual and Combined Effects of English as a Second Language and Typos on LLM Performance

英语作为第二语言与拼写错误的个体与综合影响

Serena Liu, Yutong Yang, Prisha Sheth, Weixuan Dong, Mingjiao Diao, Xinru Zhu, Nikhil Banga, Oscar Melendez, Arnav Sharma, Minda Zhao, Marina Lin, Mengyu Wang

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了英语作为第二语言和拼写错误对大语言模型性能的影响，发现两者结合时性能下降更显著，且在封闭式任务中表现更一致，而开放式任务结果更混杂。