机器人 / 具身智能

3D-VCD: Hallucination Mitigation in 3D-LLM Embodied Agents through Visual Contrastive Decoding

3D-VCD：通过视觉对比解码缓解3D-LLM具身代理中的幻觉

Makanjuola Ogunleye, Eman Abdelrahman, Ismini Lourentzou

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出3D-VCD，一种用于缓解3D具身代理幻觉的视觉对比解码框架，通过构造扭曲的3D场景图来提升 grounded 推理能力，实验表明其在3D-POPE和HEAL基准上有效。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

PolySLGen: Online Multimodal Speaking-Listening Reaction Generation in Polyadic Interaction

PolySLGen：多对多交互中的在线多模态说话-倾听反应生成

Zhi-Yi Lin, Thomas Markhorst, Jouh Yeong Chew, Xucong Zhang

机构 * Computer Vision Lab, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学计算机视觉实验室） ； Honda Research Institute Japan（本田日本研究所） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PolySLGen框架，用于多对多交互中的多模态反应生成，通过融合姿态和社交信号提升对话连贯性和真实感。

Fast-dVLM: Efficient Block-Diffusion VLM via Direct Conversion from Autoregressive VLM

Fast-dVLM: 通过直接转换自回归VLM实现高效的块扩散VLM

Chengyue Wu, Shiyi Lan, Yonggan Fu, Sensen Gao, Jin Wang, Jincheng Yu, Jose M. Alvarez, Pavlo Molchanov, Ping Luo, Song Han, Ligeng Zhu, Enze Xie

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； NVIDIA（英伟达） ； MIT（麻省理工学院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出Fast-dVLM，通过直接转换自回归VLM实现高效的块扩散VLM，采用KV-cache兼容并行解码和推测块解码，提升推理效率。实验表明其生成质量与自回归模型相当，且通过SGLang和FP8量化实现6倍以上的推理加速。

Bridging Brains and Machines: A Unified Frontier in Neuroscience, Artificial Intelligence, and Neuromorphic Systems

连接大脑与机器：神经科学、人工智能与神经形态系统的统一前沿

Sohan Shankar, Yi Pan, Hanqi Jiang, Zhengliang Liu, Mohammad R. Darbandi, Agustin Lorenzo, Junhao Chen, Weihang You, Md Mehedi Hasan, Arif Hassan Zidan, Eliana Gelman, Joshua A. Konfrst, Jillian Y. Russell, Katelyn Fernandes, Tianze Yang, Yiwei Li, Huaqin Zhao, Afrar Jahin, Triparna Ganguly, Shair Dinesha, Yifan Zhou, Zihao Wu, Xinliang Li, Lokesh Adusumilli, Aziza Hussein, Sagar Nookarapu, Jixin Hou, Kun Jiang, Jiaxi Li, Brenden Heinel, XianShen Xi, Hailey Hubbard, Zayna Khan, Levi Whitaker, Ivan Cao, Max Allgaier, Andrew Darby, Lin Zhao, Lu Zhang, Xiaoqiao Wang, Xiang Li, Wei Zhang, Xiaowei Yu, Dajiang Zhu, Yohannes Abate, Tianming Liu

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)

AI总结 本文探讨神经科学、通用人工智能与神经形态计算的融合，提出基于脑生理学的框架，总结了突触可塑性、稀疏脉冲通信和多模态关联在下一代AGI系统中的应用，并讨论了突破冯·诺依曼瓶颈的物理子系统及四个关键挑战。