机器人 / 具身智能

World-Env: Leveraging World Model as a Virtual Environment for VLA Post-Training

World-Env: 利用世界模型作为虚拟环境进行VLA后训练

Junjin Xiao, Yandan Yang, Xinyuan Chang, Ronghan Chen, Feng Xiong, Mu Xu, Wei-Shi Zheng, Qing Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（中山大学计算机科学与工程学院） ； AMap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对VLA模型在数据稀缺场景下的性能下降问题，提出World-Env框架，通过虚拟仿真器替代真实环境，提升安全性和效率，实现任务完成检测与持续奖励。

AsyncShield: A Plug-and-Play Edge Adapter for Asynchronous Cloud-based VLA Navigation

AsyncShield: 一种异步云边协同的边缘适配器用于异步云边VLA导航

Kai Yang, Zedong Chu, Yingnan Guo, Zhengbo Wang, Shichao Xie, Yanfen Shen, Xiaolong Wu, Xing Li, Mu Xu

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团地图部门） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出AsyncShield，通过确定性物理白盒空间映射替代传统黑盒时间序列预测，解决云边异步导航中时空对齐问题，提升导航鲁棒性和安全性。

Comments 9 pages, 2 figures, 4 tables

Generative Control as Optimization: Time Unconditional Flow Matching for Adaptive and Robust Robotic Control

生成控制作为优化：用于自适应和鲁棒机器人控制的时间无条件流匹配

Zunzhe Zhang, Runhan Huang, Yicheng Liu, Shaoting Zhu, Linzhan Mou, Hang Zhao

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学交叉信息研究院） ； Department of Computer Science, Princeton University, New Jersey, US（普林斯顿大学计算机科学系） ； Galaxea Inc., Beijing, China（Galaxea公司） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 GeCO通过将动作合成转化为迭代优化，解决了传统流匹配在状态复杂度上计算效率低的问题，实现了自适应的计算分配和无监督的安全检测。

Comments 18 pages, 6 figures

$π_{0.7}$: a Steerable Generalist Robotic Foundation Model with Emergent Capabilities

$π_{0.7}$: 一种可定向的通用机器人基础模型与涌现能力

Physical Intelligence, Bo Ai, Ali Amin, Raichelle Aniceto, Ashwin Balakrishna, Greg Balke, Kevin Black, George Bokinsky, Shihao Cao, Thomas Charbonnier, Vedant Choudhary, Foster Collins, Ken Conley, Grace Connors, James Darpinian, Karan Dhabalia, Maitrayee Dhaka, Jared DiCarlo, Danny Driess, Michael Equi, Adnan Esmail, Yunhao Fang, Chelsea Finn, Catherine Glossop, Thomas Godden, Ivan Goryachev, Lachlan Groom, Haroun Habeeb, Hunter Hancock, Karol Hausman, Gashon Hussein, Victor Hwang, Brian Ichter, Connor Jacobsen, Szymon Jakubczak, Rowan Jen, Tim Jones, Gregg Kammerer, Ben Katz, Liyiming Ke, Mairbek Khadikov, Chandra Kuchi, Marinda Lamb, Devin LeBlanc, Brendon LeCount, Sergey Levine, Xinyu Li, Adrian Li-Bell, Vladislav Lialin, Zhonglin Liang, Wallace Lim, Yao Lu, Enyu Luo, Vishnu Mano, Nandan Marwaha, Aikys Mongush, Liam Murphy, Suraj Nair, Tyler Patterson, Karl Pertsch, Allen Z. Ren, Gavin Schelske, Charvi Sharma, Baifeng Shi, Lucy Xiaoyang Shi, Laura Smith, Jost Tobias Springenberg, Kyle Stachowicz, Will Stoeckle, Jiaming Tang, Jimmy Tanner, Shalom Tekeste, Marcel Torne, Kyle Vedder, Quan Vuong, Anna Walling, Haohuan Wang, Jason Wang, XuDong Wang, Chris Whalen, Samuel Whitmore, Blake Williams, Charles Xu, Sukwon Yoo, Lili Yu, Wuming Zhang, Zhuoyang Zhang, Ury Zhilinsky

机构 * Physical Intelligence 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 $π_{0.7}$通过多样化的上下文条件训练，实现跨环境任务执行与零样本泛化，支持多阶段任务和复杂操作，如咖啡机操作，性能媲美专门强化学习微调模型。

Comments Website: https://www.pi.website/blog/pi07

KERV: Kinematic-Rectified Speculative Decoding for Embodied VLA Models

KERV：基于运动学的具身VLA模型的推测解码

Zihao Zheng, Zhihao Mao, Maoliang Li, Jiayu Chen, Xinhao Sun, Zhaobo Zhang, Donggang Cao, Hong Mei, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan, China（中国地质大学（武汉）计算机科学学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出KERV框架，结合token域和运动学域预测，通过运动学卡尔曼滤波和动态调整策略提升VLA模型的推理速度，实验显示在多种任务中加速27%-37%且成功率损失极小。

Comments This paper has been accepted by DAC 2026

SPEAR-1: Scaling Beyond Robot Demonstrations via 3D Understanding

SPEAR-1：通过3D理解超越机器人演示

Nikolay Nikolov, Giuliano Albanese, Sombit Dey, Aleksandar Yanev, Luc Van Gool, Jan-Nico Zaech, Danda Pani Paudel

机构 * INSAIT 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出SPEAR-1，通过融合3D感知与语言指导的具身控制，提升机器人基础模型的泛化能力，使用20倍少的机器人演示数据在24个Open X-Embodiment数据集上训练，超越现有最佳模型。

Vision-Language-Action Safety: Threats, Challenges, Evaluations, and Mechanisms

视觉-语言-动作安全性：威胁、挑战、评估与机制

Qi Li, Bo Yin, Weiqi Huang, Ruhao Liu, Bojun Zou, Runpeng Yu, Jingwen Ye, Weihao Yu, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文探讨了视觉-语言-动作模型的安全性问题，分析了其在训练和推理阶段的威胁与防御机制，总结了评估方法及六个部署领域的安全挑战。