机器人 / 具身智能

Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines

针对世界模型以破坏机器人学习流程

Ethan Rathbun, Ahmed Agha, Saaduddin Mahmud, Christopher Amato, Alina Oprea, Eugene Bagdasarian

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；world model(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出针对世界模型的新型数据投毒攻击方法，通过注入恶意提示或转换动态，在看似安全的数据中生成危险训练轨迹，导致下游策略不安全。

Comments 8 Pages, CoRL Preprint

Blockchain Infrastructure for Intelligent Cyber--Physical--Social Systems:Post-Quantum Security, Interoperability, and Trustworthy Data Economies in the Era of Embodied AI

面向智能信息-物理-社会系统的区块链基础设施：具身AI时代的后量子安全、互操作性与可信数据经济

Song Guo, Huawei Huang, Dongping Liu, Aoyu Zhang, Luyao Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：embodied AI(title,abstract)；robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本教程探讨区块链作为协调层，融合后量子密码学与具身AI，实现可扩展、可信的数据经济与跨组织治理。

Light-WAM: Efficient World Action Models with State-Fusion Action Decoding

Light-WAM：基于状态融合动作解码的高效世界动作模型

Ziang Li, Dongzhou Cheng, Yibin Wang, Shiyue Wang, Xiaoyang Xu, Lingxuan Weng, Juan Wang, Jiaqi Wang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：manipulation(abstract)；robot policy(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出轻量级世界动作模型Light-WAM，通过紧凑视频骨干和降维潜空间未来视频监督降低训练成本，并引入状态融合动作专家实现高效动作预测，在LIBERO和RoboTwin 2.0上取得良好性能。

Goal Sets, Not Goal States: Queryable Robot Goals through Goal-Set Hindsight Relabeling

目标集，而非目标状态：通过目标集事后重标记实现可查询的机器人目标

Carlos Vélez García, Miguel Cazorla, Jorge Pomares

机构 * INESCOP（西班牙鞋类及相关技术研究所） ； University of Alicante（阿利坎特大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出目标集事后重标记（GS-HER），将事后重标记从单目标状态推广到谓词级目标集，通过可查询的二值谓词解耦成功条件与状态维度，提升离线GCRL在冗余维度下的性能，并实现单一模型支持多目标谓词。