机器人 / 具身智能

From Fold to Function: Simulation-Driven Design of Origami Mechanisms

从折叠到功能：基于仿真的折纸机制设计

Tianhui Han, Shashwat Singh, Sarvesh Patil, Zeynep Temel

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于仿真的折纸机制设计框架，利用MuJoCo的可变形体能力，通过直观的图形用户界面实现折纸结构的仿真与优化，验证了其在折纸弹射装置中的应用效果。

Comments IEEE RoboSoft 2026 (8 Pages, 9 Figures)

Led to Mislead: Adversarial Content Injection for Attacks on Neural Ranking Models

导致误导：针对神经排序模型的对抗性内容注入攻击

Amin Bigdeli, Amir Khosrojerdi, Radin Hamidi Rad, Morteza Zihayat, Charles L. A. Clarke, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出CRAFT框架，通过生成对抗性数据集、监督微调和偏好引导优化，提升对抗性攻击效果，验证了生成式AI在排序操纵中的风险。

Physics Driven Digital Twin Model for Evaluation of GNSS User Receiver Equipment

基于物理的数字孪生模型用于GNSS用户接收机设备评估

Jitu Sanwale, Mangal Kothari, Hari B. Hablani, Suresh Dahiya

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出一种物理一致的数字孪生框架，用于GNSS用户接收机设备的端到端建模与评估，通过轨迹驱动注入码相和多普勒动态，实现卫星轨道、用户运动与接收信号观测的一致性，验证了高动态场景下的高保真评估能力。

Split and Aggregation Learning for Foundation Models Over Mobile Embodied AI Network (MEAN): A Comprehensive Survey

分割与聚合学习用于移动具身人工智能网络（MEAN）上的基础模型：综合综述

Qianzhou Chen, Siqi Sun, Minrui Xu, Sijie Ji, Jiawen Kang, Yijie Mao, Zhouxiang Zhao, Zhaohui Yang, Dusit Niyato

专题命中 其他机器人 ：embodied AI(title)

AI总结 本文综述了6G通信系统中分割学习与聚合学习的应用，分析了其架构、技术方法及与AI原生6G通信技术的结合，探讨了其在语义通信、RIS、SAGIN和量子通信中的应用，旨在提升分布式基础模型的效率、隐私保护与可扩展性。

2026 Roadmap on Artificial Intelligence and Machine Learning for Smart Manufacturing

2026 年人工智能与机器学习在智能制造中的路线图

Jay Lee, Hanqi Su, Marco Macchi, Adalberto Polenghi, Wei Wu, Zhiheng Zhao, George Q. Huang, Kiva Allgood, Devendra Jain, Benedikt Gieger, Vibhor Pandhare, Soumyabrata Bhattacharjee, Ram Mohril, Lingbao Kong, Qiyuan Wang, Xinlan Tang, Sungjong Kim, Chan Hee Park, Byeng D. Youn, Guo Dong Goh, Xi Huang, Wai Yee Yeong, Yung C Shin, He Zhang, Zitong Wang, Fei Tao, Jagjit Singh Srai, Satyandra K. Gupta, Byung Gun Joung, Albin John, John W. Sutherland, Sang Won Lee, Olga Fink, Vinay Sharma, Faez Ahmed, Wei Chen, Mark Fuge, Arild Waaler, Martin G. Skjæveland, Dimitris Kyritsis, Wei Chen, VispiNevile Karkaria, Yi-Ping Chen, Ying-Kuan Tsai, Joseph Cohen, Xun Huan, Jing Lin, Liangwei Zhang, Gregory W. Vogl, Aaron W. Cornelius, Xiaodong Jia, Dai-Yan Ji, Takanobu Minami, Ruoxin Wang

机构 * Center for Industrial Artificial Intelligence, Department of Mechanical Engineering, University of Maryland, College Park（工业人工智能中心，机械工程系，马里兰大学College Park分校） ； Department of Management, Economics and Industrial Engineering, Politecnico di Milano（管理、经济与工业工程系，米兰理工学院） ； Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（工业与系统工程系，香港理工大学） ； Centre for Advanced Manufacturing & Supply Chains, World Economic Forum（先进制造与供应链研究中心，世界经济论坛） ； Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Technology Indore（机械工程系，印度理工学院Indore分校） ； Future Information Innovative College, Fudan University（未来信息创新学院，复旦大学） ； Department of Mechanical Engineering, Seoul National University（机械工程系，首尔国立大学） ； Department of Mechanical and Information Engineering, University of Seoul（机械与信息工程系，首尔大学） ； Onepredict Corp.（Onepredict公司） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（机械与航空航天工程学院，南洋理工大学） ； Singapore Centre for 3D Printing, Nanyang Technological University（新加坡3D打印中心，南洋理工大学） ； Mechanical Engineering, Purdue University（机械工程系，普渡大学） ； Digital Twin International Research Center, International Institute for Interdisciplinary and Frontiers, Beihang University（数字孪生国际研究中心， interdisciplinary and Frontiers 国际研究院，北京航空航天大学） ； School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（自动化科学与电气工程学院，北京航空航天大学） ； Department of Engineering, University of Cambridge（工程系，剑桥大学） ； Center for Advanced Manufacturing, University of Southern California（先进制造中心，南加州大学） ； School of Sustainability Engineering and Environmental Engineering, Purdue University（可持续工程与环境工程系，普渡大学） ； School of Mechanical Engineering, Sungkyunkwan University（机械工程系，全南大学） ； Intelligent Maintenance and Operations Systems, EPFL（智能维护与运营系统，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（机械工程系，麻省理工学院） ； J. Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University（J. Mike Walker ’66 机械工程系，德克萨斯A&M大学） ； Department of Mechanical and Process Engineering, ETH Zürich（机械与工艺工程系，苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨人工智能与机器学习在智能制造中的发展现状与未来方向，涵盖基础理论、应用领域及新兴技术，旨在推动创新与产业应用。

Comments This paper has been accepted for publication in the Journal Machine Learning: Engineering