机器人 / 具身智能

Vision-Language-Action Jump-Starting for Reinforcement Learning Robotic Agents

视觉-语言-动作跳跃启动用于强化学习机器人智能体

Angelo Moroncelli, Roberto Zanetti, Marco Maccarini, Loris Roveda

机构 * University of Applied Science and Arts of Southern Switzerland, Department of Innovative Technologies（瑞士南方应用科学与艺术大学创新技术系） ； Università della Svizzera Italiana, Faculty of Informatics, Lugano, Switzerland（瑞士意大利大学信息学院，卢加诺，瑞士） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出VLAJS方法，通过稀疏的VLA高层动作建议引导PPO探索，结合方向性动作一致性正则化，提升强化学习在长时域操作任务中的样本效率，并在仿真和真实机器人上验证。

Comments ICRA 2026 Workshop on Reinforcement Learning in the Era of Imitation Learning

Ambient Diffusion Policy: Imitation Learning from Suboptimal Data in Robotics

环境扩散策略：从次优数据中进行机器人模仿学习

Adam Wei, Nicholas Pfaff, Thomas Cohn, Arif Kerem Dayı, Constantinos Daskalakis, Giannis Daras, Russ Tedrake

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出环境扩散策略，通过噪声依赖的数据使用从次优数据中提取有用特征，在六项任务上优于现有方法，最高提升33%。

Comments 14 pages (main body), 52 pages total. Project website: https://ambient-diffusion-policy.github.io/

Distortion-Resilient Robotic Imitation Learning for Autonomous Cable Routing

抗畸变机器人模仿学习用于自主电缆布线

Hao Wang, Fu-Zhao Ou, Shiqi Wang, Zhaolin Wan, Xiaopeng Fan

机构 * School of Artificial Intelligence, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Suzhou Research Institute, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学苏州研究院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种包含图像质量评估、置信度学习和决策模块的机器人模仿学习框架，在图像畸变下仍保持高性能，实验验证了其有效性。

RoboGPT-R1: Enhancing Robot Task Planning with Reinforcement Learning

RoboGPT-R1: 通过强化学习增强机器人任务规划

Jinrui Liu, Bingyan Nie, Boyu Li, Yaran Chen, Yuze Wang, Shunsen He, Haoran Li

机构 * Institute of Automation, CASIA（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院） ； Huawei Cloud Technology Co., Ltd（华为云技术有限公司） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied agent(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出RoboGPT-R1两阶段微调框架，先监督学习获取基础知识，再通过强化学习提升视觉空间理解和推理能力，在EmbodiedBench上超越GPT-4o-mini 21.33%。

Journal ref Proceedings of the 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026), pp. 2827-2837, IFAAMAS, 2026

Self-Supervised Multisensory Pretraining for Contact-Rich Robot Reinforcement Learning

面向接触丰富机器人强化学习的自监督多感官预训练

Rickmer Krohn, Vignesh Prasad, Gabriele Tiboni, Georgia Chalvatzaki

机构 * Interactive Robot Perception & Learning (PEARL) Lab, TU Darmstadt, Germany（图腾机器人感知与学习实验室，图腾施塔德大学，德国） ； Hessian.AI（海斯堡人工智能） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所（RIG）） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG；robotics(journal_ref)

AI总结 提出MSDP框架，通过掩码自编码和跨模态预测学习多感官表示，并采用非对称架构（评论家使用交叉注意力提取动态特征，演员使用稳定池化表示）加速策略学习，在模拟和真实机器人任务中展现出鲁棒性和高效性。

Comments 8 pages, 11 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, 2026, Vol. 11, No. 6, pp. 6799-6806

UniIntervene: Agentic Intervention for Efficient Real-World Reinforcement Learning

UniIntervene：用于高效现实世界强化学习的智能干预

Haoyuan Deng, Yitong Gao, Yudong Lin, Haichao Liu, Zhenyu Wu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出UniIntervene智能干预模型，通过检测低效探索并自主恢复策略至高价值状态，在真实机器人操作任务中平均成功率提升8.6%，人类干预减少57%。

Comments Project page: https://denghaoyuan123.github.io/UniIntervene-project/

Fourier Features Let Agents Learn High Precision Policies with Imitation Learning

傅里叶特征让智能体通过模仿学习学习高精度策略

Balázs Gyenes, Emiliyan Gospodinov, Jan Frieling, Enrico Krohmer, Nicolas Schreiber, Xiaogang Jia, Niklas Freymuth, Gerhard Neumann

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI Research Center for Information Technology（FZI信息技术研究中心） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出在点云编码器中使用傅里叶特征映射，解决神经网络低频偏好导致的高精度操作问题，在多个基准和真实机器人上显著提升性能。

Comments Published as a conference paper at ICML 2026

ReMoT: Reinforcement Learning with Motion Contrast Triplets

ReMoT: 基于运动对比三元组的强化学习

Cong Wan, Zeyu Guo, Jiangyang Li, SongLin Dong, Yifan Bai, Lin Peng, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团 DAMO 院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ReMoT统一训练范式，通过规则生成大规模运动对比数据集和组相对策略优化，解决VLM时空一致性问题，在时空推理任务上提升25.1%。

Comments CVPR 2026 Highlight

Offline Diffusion Policy for Multi-User Delay-Constrained Scheduling

面向多用户延迟约束调度的离线扩散策略

Zhuoran Li, Ruishuo Chen, Hai Zhong, Longbo Huang

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences (IIIS), Tsinghua University（交叉信息学院（IIIS），清华大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于离线强化学习的SOCD算法，利用扩散策略和批评网络指导，从离线数据中学习高效调度策略，避免在线交互，在部分可观测和大规模环境中表现优异。