机器人 / 具身智能

World Models for Robotic Manipulation: A Survey

机器人操作的世界模型：综述

Fangyuan Wang, Ziyuan Wang, Guorui Pei, Mengshi Zhang, Canxi Liang, Jun Hu, Zhongxuan Li, Jinsong Wu, Ning Han, Zeqing Zhang, Jiaming Qi, Hongmin Wu, Shiyao Zhang, Pai Zheng, Jia Pan, David Navarro-Alarcon, Sichao Liu, Peng Zhou

机构 * Department of Mechanical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学机械工程与自动化系） ； School of Advanced Engineering, Great Bay University（大湾大学先进工程学院） ； College of Robotics Science and Engineering, Taiyuan University of Technology（太原科技大学机器人科学与工程学院） ； School of Data Science, City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）数据科学学院） ； Department of Mechatronic Engineering, Guangdong Polytechnic Normal University（广东 polytechnic 正常大学机电工程系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University（东北林业大学机械与电气工程学院） ； Greater Bay Area National Center of Technology Innovation（粤港澳大湾区国家技术创新中心） ； Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学工业与系统工程系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；robotic(title,abstract)；robot learning(abstract)

AI总结 本文通过三个问题（预测什么未来表示、预测如何与动作连接、何时在机器人学习流程中使用预测）系统综述了机器人操作中的世界模型，将其定义为动作条件预测系统，并分类为五种表示族，提出了功能分类法，总结了基础设施角色、数据集和评估协议，揭示了从任务特定动力学预测器向预测基础设施的演变及开放挑战。

RoboTrustBench: Benchmarking the Trustworthiness of Video World Models for Robotic Manipulation

RoboTrustBench：机器人操作视频世界模型的可信度基准测试

Huiqiong Li, Jiayu Wang, Zhiting Mei, Anirudha Majumdar, Jingjing Chen, Bin Zhu

机构 * Singapore Management University（新加坡国立管理学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对视频世界模型在机器人操作中的可信度问题，提出RoboTrustBench基准，包含正常、约束敏感、反事实和对抗四种场景，通过专家验证的指令-图像对和六维评估协议，发现当前模型在约束推理、反事实基础、物理交互和不安全指令抑制方面存在不足。

Comments Project: https://huiqiongli.github.io/RoboTrustBench/

$τ_0$-WM: A Unified Video-Action World Model for Robotic Manipulation

$\tau_0$-WM：一种用于机器人操作的统一视频-动作世界模型

Pengfei Zhou, Shengcong Chen, Di Chen, Jiaxu Wang, Rongjun Jin, Bingwen Zhu, Yike Pan, Songen Gu, Kuanning Wang, Shufeng Nan, Xingyu Qiu, Chenhao Qiu, Pu Yang, Yunuo Cai, Jianxiong Gao, Yifan Li, Yanwei Fu, Xiangyu Yue, Zhi Chen, Jianlan Luo

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； AGIBOT Finch 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出$\tau_0$-WM，一个统一视频-动作世界模型，通过共享视频扩散骨干集成策略学习、视频预测和动作评估，在长时域和精细操作任务上优于基线。

Comments Our project homepge: https://finch.agibot.com/research/tau0-wm

See, Plan, Rewind: Progress-Aware Vision-Language-Action Models for Robust Robotic Manipulation

看、规划、回退：面向鲁棒机器人操作的进度感知视觉-语言-动作模型

Tingjun Dai, Mingfei Han, Tingwen Du, Zhiheng Liu, Zihao Zhang, Zhihui Li, Salman Khan, Jun Yu, Xiaojun Chang

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） ； University of Technology Sydney（新南威尔士大学） ； Department of Computer Vision, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（人工智能与计算机视觉系，Mohamed Bin Zayed人工智能大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of AI for Industry, Chinese Academy of Sciences（产业人工智能研究所，中国科学院） ； School of Intelligent Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（智能科学与工程学院，哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出进度感知的视觉-语言-动作框架SPR，通过动态将语言指令映射为空间子目标序列，并利用闭环进度监控实现错误恢复，在LIBERO基准上提升5%性能，在LIBERO-Plus上展现最先进的鲁棒性。

Comments Suggested to CVPR Findings. https://tingjundai.github.io/SPRVLA/

Learning Multi-Modal Trajectory Policies for Data-Efficient Robotic Manipulation

学习多模态轨迹策略以实现数据高效的机器人操作

Zijia Chen, Yuenan Hou, Xinhua Jiang, Yu Li, Weijie Li, Li Liu

机构 * College of Electronic Science and Technology, National University of Defense Technology（电子科学学院，国防科技大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对机器人操作中数据稀缺导致的多模态干扰问题，提出基于混合专家模型的多模态轨迹预测框架MATE，通过细粒度子令牌特征解耦和跨模态余弦路由器实现稳定专家分配，在LIBERO基准和真实乒乓球实验中取得显著性能提升。

From Human Videos to Robot Manipulation: A Survey on Scalable Vision-Language-Action Learning with Human-Centric Data

从人类视频到机器人操作：基于人类中心数据的可扩展视觉-语言-动作学习综述

Zhiyuan Feng, Qixiu Li, Huizhi Liang, Rushuai Yang, Yichao Shen, Zhiying Du, Zhaowei Zhang, Yu Deng, Li Zhao, Hao Zhao, Zongqing Lu, Oier Mees, Marc Pollefeys, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft Zurich Project（微软苏黎世实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文综述了如何将丰富的人类视频转化为视觉-语言-动作（VLA）模型的有效知识，分类了四种方法（潜在动作表示、预测世界模型、显式2D监督、显式3D重建），并指出了结构化非结构化视频、跨具身和视角的动作映射、以及评估协议设计三大挑战。

Comments Accepted to IJCAI 2026 Survey Track. Project page: https://aaronfengzy.github.io/HumanCentricToVLA-Survey/

AffordGen: Generating Diverse Demonstrations for Generalizable Object Manipulation with Afford Correspondence

AffordGen: 通过可供性对应生成多样化演示以实现通用物体操作

Jiawei Zhang, Kaizhe Hu, Yingqian Huang, Yuanchen Ju, Zhengrong Xue, Huazhe Xu

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出AffordGen框架，利用3D生成模型和视觉基础模型在大规模3D网格上的语义对应生成多样化操作轨迹，训练鲁棒的闭环视觉运动策略，实现零样本泛化到未见物体。

GIFT: Geometry-Induced Functional Transfer for Category-level Object Manipulation

GIFT: 几何诱导的功能迁移用于类别级物体操作

Cristiana de Farias, Luis Figueredo, Riddhiman Laha, Maxime Adjigble, Brahim Tamadazte, Rustam Stolkin, Sami Haddadin, Naresh Marturi

机构 * Extreme Robotics Laboratory, School of Metallurgy and Materials, University of Birmingham（伯明翰大学冶金与材料学院极端机器人实验室） ； Munich Institute of Robotics & Machine Intelligence, Technische Universität München (TUM)（慕尼黑工业大学机器人与人工智能研究所） ； School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院） ； Sorbonne Université, ISIR, Paris, France（巴黎法国索邦大学ISIR研究所） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出GIFT框架，利用功能映射和螺旋插值，从单次人类演示中迁移复杂物体操作技能到新物体，无需额外训练。

Comments 8 pages, 6 figures. ICRA 2026

Threading Optimization for Vision-Language-Action Model Inference in Low-Cost Smart Agricultural Manipulation

低成本智能农业机械臂中视觉-语言-动作模型推理的线程优化

Keith Truongcao, Christopher Nhu, Zijian An, Phong Nguyen, Siwei Cai, Lifeng Zhou

机构 * Department of Electrical Engineering, Drexel University（德雷塞尔大学电气工程系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对低成本机械臂上VLA模型推理慢、精细动作调整难的问题，通过优化RTAC算法的线程实现，降低了端到端延迟并提高了响应性，在农产品操作任务中验证了控制稳定性和速度的提升。

Dynamic Resilient Spatio-Semantic Memory with Hybrid Localization for Mobile Manipulation

面向移动操作的动态弹性时空语义记忆与混合定位

Zhijie Yan, Shufei Li, Ze Zhang, Xin Liu, Yuhang Zheng, Zuoxu Wang

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（北京航空航天大学机械工程及自动化学院） ； Department of Systems Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学系统工程系） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出DREAM框架，通过在线构建时空语义体素记忆、冗余感知记忆剪枝和混合定位，实现无预建地图的动态室内移动操作，将长时任务成功率提升至55%-70%。

Comments Code, CAD model, and real-robot demonstrations are available at https://bjhyzj.github.io/dream-web

ROG-Grasp: Root-Oriented Geometry for Robotic Grasping and Placement

ROG-Grasp：面向根部的几何方法用于机器人抓取与放置

Zijian An, Augustus Sroka, Ran Yang, Bill Cai, Satoru Eto, Brian Poon, Kelvin Cai, Shijie Geng, Feng Liu, Yiming Feng, Lifeng Zhou

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University（德雷塞尔大学电气与计算机工程系） ； Virginia Seafood Agricultural Research and Extension Center, and Department of Biological Systems Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院生物系统工程系和弗吉尼亚海鲜农业研究与推广中心） ； Amazon Store Foundation AI (SFAI)（亚马逊商店基金会人工智能（SFAI）） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出基于根部表面几何的ROG-Grasp框架，通过RGB-D感知估计农产品朝向，结合YOLO检测器和点云平面拟合生成稳定抓取姿态，在番茄和洋葱实验中实现高成功率与快速执行。

Comments Comments: 7 pages, 6 figures. Video: https://youtu.be/Ir2UtGODdMo

CLAW: A Vision-Language-Action Framework for Weight-Aware Robotic Grasping

CLAW: 一种面向重量感知机器人抓取的视觉-语言-动作框架

Zijian An, Ran Yang, Yiming Feng, Lifeng Zhou

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University（德雷塞尔大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出CLAW框架，通过解耦条件评估与动作生成，利用微调CLIP模型监控重量阈值并生成提示，结合流式VLA策略实现重量感知的机器人抓取，在单目标与双目标实验中优于基线模型。

Comments 8 pages, 5 figures, Video: https://youtu.be/MuMYj2QgReI

Semantic-Geometric Task Representations for Bimanual Manipulation from Human Demonstrations to Robot Action Planning

面向双臂操作的语义-几何任务表示：从人类示范到机器人动作规划

Franziska Herbert, Vignesh Prasad, Han Liu, Dorothea Koert, Georgia Chalvatzaki

机构 * Interactive Robot Perception & Learning (PEARL) Lab, Computer Science Dept., TU Darmstadt, Germany（图腾大学达姆施塔特分校计算机科学系交互机器人感知与学习实验室） ； Hessian.AI, Darmstadt, Germany（黑森人工智能公司） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） ； Interactive AI Algorithms & Cognitive Models for Human-AI Interaction (IKIDA), Computer Science Dept., TU Darmstadt, Germany（人机交互的交互人工智能算法与认知模型（IKIDA），图腾大学达姆施塔特分校计算机科学系） ； Center for Cognitive Science, TU Darmstadt, Germany（图腾大学达姆施塔特分校认知科学中心） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出一种语义-几何图任务表示，通过消息传递神经网络编码器和Transformer解码器联合编码对象身份、语义关系和运动历史，实现从人类示范中学习结构化任务表示，并支持跨实体迁移和双臂操作规划。

Comments 9 pages, 7 figures, preprint

GEO-Bench: Benchmarking Ranking Manipulation in Generative Engine Optimization

GEO-Bench: 生成式引擎优化中的排名操纵基准测试

Ojas Nimase, Zhe Chen, Gengpei Qi, Yue Zhao, Xiyang Hu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GEO-Bench基准，统一评估生成式引擎优化中的排名操纵攻击，比较黑盒提示攻击、白盒梯度攻击和白帽策略的有效性与隐蔽性。

PLanAR: Planning-Language-Grounded Agentic Reasoning for Robot Manipulation

PLanAR：面向机器人操作的规划语言基础智能推理

Pengyuan Guo, Zhonghao Mai, Zhengtong Xu, Kaidi Zhang, Quan Khanh Luu, Heng Zhang, Zichen Miao, Arash Ajoudani, Zachary Kingston, Qiang Qiu, Yu She

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利理工研究院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出PLanAR框架，通过规划语言接口定义VLM推理空间，实现开放词汇的长时域机器人操作，并支持逐步验证与重规划。

Comments New version with updated framing, contributions, experiments, and figures

AGILE: Hand-Object Interaction Reconstruction from Video via Agentic Generation

AGILE: 通过代理生成从视频重建手-物体交互

Jin-Chuan Shi, Binhong Ye, Tao Liu, Junzhe He, Yangjinhui Xu, Xiaoyang Liu, Zeju Li, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * State Key Lab of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出AGILE框架，利用视觉语言模型引导生成完整物体网格，结合锚定-跟踪策略和接触感知优化，从单目视频鲁棒重建手-物体交互，生成可直接用于仿真的资产。

Comments 16 pages, SIGGRAPH 2026

Trans2Occ: Voxel Occupancy Estimation and Grasp for Transparent Objects from Simulation to Reality

Trans2Occ: 从仿真到现实的透明物体体素占用估计与抓取

Yixuan Yang, Sha Zhang, Rui Li, Zhenfei Yin, Xinzhu Ma, Yiran Qin, Lei Bai, Xudong Xu, Shilin Shan, Wangmeng Zuo, Yanyong Zhang, Wanli Ouyang, Feng Zheng, Shixiang Tang, Dongzhan Zhou

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； SUSTech（南方科技大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出基于单视图RGB输入的体素占用预测框架，结合仿真数据生成与规则抓取策略，实现透明物体的鲁棒3D感知与操作。

Per-Group Error, Not Total MSE: Fine-Tuning Vision-Language-Action Models for 11-DoF Mobile Manipulation

分组误差而非总MSE：微调视觉-语言-动作模型用于11自由度移动操作

Pau Montagut Bofi, Mario García Blasco, Tessa Pulli, Markus Vincze

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 针对异构关节空间的移动操作器微调视觉-语言-动作模型时，发现总MSE最低的检查点并非实际表现最佳，提出以分组误差作为更可靠的检查点选择指标。

Comments 4 pages, 3 figures, 3 tables. Accepted as poster at ICRA 2026 Workshop "From Data to Decisions: VLA Pipelines for Real Robots". Code: [https://github.com/paumontagut/per-group-mse-vla](https://github.com/paumontagut/per-group-mse-vla)

Genie 4D: Semantic-Prior-Guided 4D Dynamic Scene Reconstruction

Genie 4D：语义先验引导的4D动态场景重建

Yiru Yang, Zhuojie Wu, Nishant Kumar Singh, Max Schulthess

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：world model(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 提出Genie 4D框架，结合实时视觉惯性高斯泼溅前端和前馈4D骨干网络，利用冻结的DINOv3特征作为结构先验抑制身份漂移，并通过条件扩散精炼器恢复高频细节，最终通过轻量级潜在动作头实现用户可控的4D世界模型重建。

The Lie We Tell: Correcting the Euclidean Fallacy in Vision Language Action Policies via Score Matching on Tangent Space

我们说的谎言：通过切空间上的分数匹配纠正视觉-语言-动作策略中的欧几里得谬误

Bing-Cheng Chuang, I-Hsuan Chu, Bor-Jiun Lin, YuanFu Yang, Min Sun, Chun-Yi Lee

机构 * National Taiwan University（台湾大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 针对扩散视觉-语言-动作策略将SE(3)位姿表示为平坦R^12向量导致的欧几里得谬误，提出Lie Diffuser Actor (LDA)框架，通过左不变SDE注入噪声、在切空间预测分数并利用指数映射回缩样本，从根本上消除流形漂移、保证坐标框架等变性和测地线最优性，在CALVIN ABC→D上平均任务长度从3.27提升至3.51。

Comments ICML 2026 Accepted

Contrastive Representation Regularization for Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的对比表示正则化

Taeyoung Kim, Jimin Lee, Myungkyu Koo, Dongyoung Kim, Kyungmin Lee, Changyeon Kim, Younggyo Seo, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出机器人状态感知对比损失（RS-CL），通过对比学习对齐VLM表示与机器人本体感受状态，提升VLA模型在机器人操作任务中的性能。

Comments ICML 2026

When Agents Talk: Discourse, Manipulation, and Risk in an Agentic Social Network

当智能体对话：一个智能体社交网络中的话语、操纵与风险

10a Labs, :, Grace Cheong, Violet Davis, Juliette Garcia, Kendal Gee, Molly Hart, Nicholas Hayes, Henry Houghton, Kyle Lee, Paige Lee, Vicky Lee, Hailey May, Bobby McKenzie, Christine McNeill, Han Nguyen, Brooke Perreault, David Pham, Charlie Plumb, Olivia Quill, Matthew Swain, Grace Wang, Adam Warren, Corie Wieland, Zachary Yahn

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 通过分析一个Reddit风格的AI智能体社交平台上的22.8万条帖子，结合语义聚类和LLM辅助有害内容分类，发现18.28%的帖子包含有害内容，并识别出74类恶意行为，包括凭证窃取、主机执行指令等。

Set-Supervised Diffusion Policy: Learning Action-Chunking Diffusion through Corrections

集合监督扩散策略：通过修正学习动作分块扩散

Zhaoting Li, Gang Chen, Javier Alonso-Mora, Cosimo Della Santina, Jens Kober

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出集合监督扩散策略（SDP），利用人类修正中的对比动作分块数据，通过构建期望动作分块集合来训练扩散策略，有效缓解分布偏移并提升鲁棒性。

SoFiE: Soft Finger Exoskeleton for Intelligent Grasping

SoFiE: 用于智能抓取的软手指外骨骼

Magnus Malthe Sigsgaard Nielsen, Nicklas Nikolaj Grønvall, Xiaofeng Xiong, Saravana Prashanth Murali Babu

机构 * SDU Soft Robotics, SDU Biorobotics, The Maersk Mc-Kinney Moller Institute, University of Southern Denmark (SDU)（SDU柔性机器人实验室、SDU生物机器人实验室、马士基麦金尼莫勒研究所、南丹麦大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出一种模块化软手指外骨骼SoFiE，采用3D打印柔性材料、肌腱驱动和集成触觉传感，实现轻量化、低轮廓的抓取辅助与智能感知。

Whole-Body Inverse Kinematics with Graph Diffusion

基于图扩散的全身逆运动学

Helong Huang, Kai Tan, Feng Wen, Guowei Huang, Xingyue Quan

机构 * Large Model Algorithm Lab, Huawei（华为大模型算法实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出GraphDiff-IK，一种结构感知的图扩散逆运动学框架，通过将机器人表示为运动学图并引入分层消息传递和躯干感知条件，实现了多分支机器人的准确稳定IK求解。

Hypothesis Generation and Inductive Inference in Children and Language Models

儿童与语言模型中的假设生成与归纳推理

Jeffrey Qin, Wasu Top Piriyakulkij, Zhuangfei Gao, Mia Radovanovic, Jessica Sommerville, Kevin Ellis, Marta Kryven

机构 * Computer Science University of Waterloo（滑铁卢大学计算机科学系） ； Department of Computer Science Cornell University（康奈尔大学计算机科学系） ； Department of Computer Science Dalhousie University（达尔豪斯大学计算机科学系） ； Department of Psychology University of Toronto（多伦多大学心理学系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过归纳推理盒子任务，结合贝叶斯粒子推断的程序归纳形式化，比较儿童与基于LLM的智能体在不确定性下的假设生成与证据寻求行为，发现两者在适应环境结构上相似但信息寻求成本与归纳偏差不同。

DAG-Plan: Generating Directed Acyclic Dependency Graphs for Dual-Arm Cooperative Planning

DAG-Plan：生成有向无环依赖图用于双臂协作规划

Zeyu Gao, Yao Mu, Jinye Qu, Mengkang Hu, Shijia Peng, Chengkai Hou, Lingyue Guo, Ping Luo, Shanghang Zhang, Yanfeng Lu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院（CASIA）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（中国科学院大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，北京大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong（香港大学计算机科学系） ； OpenGVLab, Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室，OpenGVLab） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出DAG-Plan框架，首次使用有向无环图作为双臂协调的核心表示，通过一次LLM解析生成结构化DAG，实现自适应并行执行，在双臂厨房基准测试中成功率提升48%，执行效率提升84.1%。

Comments ICRA 2026

Securing Agentic AI Systems -- A Multilayer Security Framework

保护自主AI系统——一种多层安全框架

Sunil Arora, John Hastings

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI；robotics(journal_ref)

AI总结 针对自主AI系统的独特安全挑战，本文采用设计科学研究方法，提出了一种生命周期感知的安全框架MAAIS，并引入自主AI的CIAA概念，通过多层防御机制确保AI生命周期的机密性、完整性、可用性和问责性，最后利用MITRE ATLAS进行验证。

Comments 6 pages, 2 figures, 1 table

Journal ref 2025 IEEE 5th International Conference on Robotics, Automation, and Artificial Intelligence (RAAI)

NDPP-Grasp: Non-Differentiable Physical Plausibility Constraint-Guided Task-Oriented Dexterous Grasp Generation

NDPP-Grasp：非可微物理合理性约束引导的任务导向灵巧抓取生成

Qiuchi Xiang, Haoxuan Qu, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种框架，通过将非可微物理合理性约束直接注入任务对齐的抓取扩散模型的去噪过程，实现物理合理性引导的灵巧抓取生成，同时保持任务对齐。

Physics-Guided Recurrent State-Space Neural Networks for Multi-Step Prediction

物理引导的循环状态空间神经网络用于多步预测

Ruiyuan Li, Ajay Seth, Manon Kok

机构 * Delft Center for Systems and Control, TU Delft, the Netherlands（代尔夫特系统与控制中心，代尔夫特理工大学，荷兰） ； Department of Biomechanical Engineering, TU Delft, the Netherlands（生物力学工程系，代尔夫特理工大学，荷兰） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出PG-RSSNN，一种结合物理知识和循环结构的状态空间神经网络，通过缓解梯度消失和数值发散风险，在有限数据和部分物理模型下提升多步预测性能。

Comments 6 pages, 3 figures. Accepted at IFAC World Congress 2026