机器人 / 具身智能

PRIME: Physically-consistent Robotic Inertial and Motion Estimation for Legged and Humanoid Robots

PRIME: 为四足机器人和人形机器人提供物理一致的机器人惯性与运动估计

Jiarong Kang, Kunzhao Ren, Tao Pang, Xiaobin Xiong

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(title,abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO；robotics(comments)

AI总结 该研究提出PRIME方法，通过结合可微接触动力学和光滑互补约束，实现从 onboard 传感器数据中获得物理一致的运动轨迹和惯性参数估计，从而提升机器人运动估计的准确性。

Comments Robotics: Science and Systems 2026

OxyGen: Unified KV Cache Management for VLA Inference under Multi-Task Parallelism

OxyGen: 为多任务并行下的VLA推理提供统一的KV缓存管理

Xiangyu Li, Huaizhi Tang, Xin Ding, Weijun Wang, Ting Cao, Yunxin Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR)（人工智能产业研究院） ； Department of Electronic Engineering（电子工程系） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OxyGen，一种统一的KV缓存管理方法，用于在多任务并行下提高VLA推理效率，通过跨任务KV共享和跨帧连续批处理实现冗余计算和资源竞争的减少，从而在设备端实现更高的吞吐量和频率。

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Dexora: Open-source VLA for High-DoF Bimanual Dexterity

Dexora: 开源的高自由度双臂灵巧性VLA系统

Zongzheng Zhang, Jingrui Pang, Zhuo Yang, Kun Li, Minwen Liao, Saining Zhang, Guoxuan Chi, Jinbang Guo, Huan-ang Gao, Modi Shi, Dongyun Ge, Yao Mu, Jiayuan Gu, Rui Chen, Hao Dong, Huazhe Xu, Li Yi, Yixin Zhu, Hang Zhao, Pengwei Wang, Shanghang Zhang, Guocai Yao, Jianyu Chen, Hongyang Li, Hao Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Dexora，首个开源的VLA系统，旨在双臂双手高自由度操作，通过混合遥控管道分离粗臂运动和精细手指运动，结合物理平台和数字孪生，构建大规模训练数据集，并提出数据质量感知训练方法，实验证明其在基础和灵巧任务上的优越性能。

Comments Accpeted by ICRA 2026

AT-VLA: Adaptive Tactile Injection for Enhanced Feedback Reaction in Vision-Language-Action Models

AT-VLA: 用于增强视觉-语言-动作模型反馈反应的自适应触觉注入

Xiaoqi Li, Muhe Cai, Jiadong Xu, Juan Zhu, Hongwei Fan, Yan Shen, Guangrui Ren, Hao Dong

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； PrimeBot ； PKU Lab（北京大学实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AT-VLA，一种自适应触觉注入机制，通过动态决定触觉注入的时间和位置，减少对预训练表示的干扰，同时引入触觉反应双流机制，实现快速准确的触觉响应，以提高视觉-语言-动作模型在接触丰富操作任务中的表现。

DriveMoE: Mixture-of-Experts for Vision-Language-Action Model in End-to-End Autonomous Driving

DriveMoE：面向端到端自动驾驶的视觉-语言-动作混合专家模型

Zhenjie Yang, Yilin Chai, Xiaosong Jia, Qifeng Li, Yuqian Shao, Xuekai Zhu, Haisheng Su, Junchi Yan

机构 * Sch. of Computer Science & Sch. of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院与人工智能学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； AnyScale AI Project（AnyScale AI项目） 纠错

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

AI总结 本文提出DriveMoE，一种基于混合专家架构的端到端自动驾驶框架，通过场景专用的视觉混合专家和技能专用的动作混合专家，实现了对复杂驾驶场景的有效处理，展示了在自动驾驶任务中结合视觉和动作混合专家的有效性。

Comments Accepted by CVPR 2026, Project Page: https://thinklab-sjtu.github.io/DriveMoE/

Contrastive Conceptor Activation Steering (COAST): Unlocking Vision-Language-Action Models through Hidden States

对比性概念激活引导（COAST）：通过隐藏状态解锁视觉-语言-动作模型

Miranda Muqing Miao, Subin Kim, Brandon Yang, Lyle Ungar

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出COAST方法，通过识别成功子空间来提升视觉-语言-动作模型在机器人任务中的性能，其核心方法是利用概念投射来引导模型向成功分布发展，从而提高任务成功率。

Comments Submitted to NeurIPS 2026

Learning Native Continuation for Action Chunking Flow Policies

学习原生延续以实现动作分块流策略

Yufeng Liu, Hang Yu, Juntu Zhao, Bocheng Li, Di Zhang, Mingzhu Li, Wenxuan Wu, Yingdong Hu, Junyuan Xie, Junliang Guo, Dequan Wang, Yang Gao

机构 * Spirit AI 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI；robotics(comments)

AI总结 本文提出Legato方法，通过训练时的延续技术改进动作分块流基于VLA策略，减少动作边界不连续性和伪多模态切换，提升轨迹平滑度和任务完成效率。

Comments Accepted by Robotics: Science and Systems 2026 (RSS 2026). Project page: https://lyfeng001.github.io/Legato/

UAM: A Dual-Stream Perspective on Forgetting in VLA Training

UAM：VL A训练中遗忘的双流视角

Jianke Zhang, Yuanfei Luo, Yucheng Hu, Xiaoyu Chen, Yanjiang Guo, Ziyang Liu, Hongbin Xu, Tian Lan, Jianyu Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出UAM模型，通过双流架构解决VL A训练中因单一编码器导致的多模态能力下降问题，展示了通过架构分离而非冻结权重或辅助数据可实现语义保留，并在多种任务中取得高成功率。

Towards Long-Lived Robots: Continual Learning VLA Models via Reinforcement Fine-Tuning

迈向长寿命机器人：通过强化微调实现持续学习的VLA模型

Yuan Liu, Haoran Li, Shuai Tian, Yuxing Qin, Yuhui Chen, Yupeng Zheng, Yongzhen Huang, Dongbin Zhao

机构 * CASIA（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出LifeLong-RFT方法，通过整合分块级在线强化学习与多维过程奖励机制，提升VLA模型在多任务学习中的性能，实现持续学习。