机器人 / 具身智能

Autonomous AI-Cosmoindustry and the Quiet Expansion Filter: A Threshold-Based Resolution of the Fermi Paradox

自主AI-宇宙工业与静默扩张过滤器：基于阈值的费米悖论解决方案

Sergey Ivliev

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 本文提出静默扩张过滤器假说：达到自主AI-宇宙工业阈值的文明不会出现在银河系能到达太阳系的区域，因为此后星际扩张变得过于廉价和理性，但扩张是机器中介、分布、低噪声且部分生物的，而非卡尔达肖夫式或帝国式。

Comments 28 pages, 1 figure. Submitted to Acta Astronautica

Vanishing Depth: Training Generalized Depth Adapters with Sinusoidal Depth Preprocessing for Pretrained RGB Encoders

消失深度：基于正弦深度预处理的预训练RGB编码器通用深度适配器训练

Paul Koch, Jörg Krüger

机构 * Fraunhofer IPK（弗劳恩霍夫研究所） ； TU-Berlin（技术大学柏林） 纠错

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

AI总结 提出自监督训练方法，为预训练RGB编码器添加深度适配器，结合正弦深度编码实现通用鲁棒的深度特征提取，在分割、姿态估计和深度补全等下游任务中提升基线性能，SUN-RGBD分割达56.05 mIoU。

Comments Accepted to IntelliSys 2026

Rethinking One-Step Image Editing through ChordEdit: Reproduction, Simplification, and New Insights

通过ChordEdit重新思考一步图像编辑：复现、简化与新见解

Minghan Li, Jeremy Moebel, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过复现、消融和简化ChordEdit，揭示其机制：和弦窗口作为时间步偏移，和弦传输执行低频语义编辑，近端对齐补充高频细节，从而将编辑分解为粗低频传输和细高频对齐两个阶段，为自适应编辑提供新路径。

Comments 9 pages

SpikF-GO: Spiking Fourier Graph Operators for Multivariate Time Series Forecasting

SpikF-GO: 用于多元时间序列预测的尖峰傅里叶图算子

Jafar Bakhshaliyev, Niels Landwehr

机构 * Data Science Group, University of Hildesheim（希尔德斯海姆大学数据科学组） 纠错

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

AI总结 针对现有SNN预测方法缺乏变量间依赖建模的问题，提出SpikF-GO，通过超变量图公式和尖峰驱动谱处理，结合可学习稀疏频率门和复数LIF门，在统一协议下达到SNN方法最佳平均排名，并降低能耗。

Comments 23 pages, 2 figures, 11 tables. Accepted for presentation at ECML PKDD 2026. Code: https://github.com/jafarbakhshaliyev/SpikF-GO

Scalable Deep Unfolding of Conic Optimizers

锥优化器的可扩展深度展开

Alex Oshin, Rahul Vodeb Ghosh, Evangelos A. Theodorou

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出矩阵自由隐式微分和基于Dalečkii-Krein的PSD锥反向传播规则，解决深度展开应用于大规模半定规划时的内存和数值稳定性问题，实现轻量级超参数策略和热启动学习，在多种问题上取得高达50倍加速。

PRISM: Perception Reasoning Interleaved for Sequential Decision Making

PRISM: 感知与推理交错用于序列决策

Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Clement Romac, Laure Soulier, Mohamed Chetouani, Olivier Sigaud, Nicolas Thome

机构 * Institut National de la Recherche Scientifique (INRS)（国家科学研究院） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PRISM框架，通过动态问答流水线紧密耦合视觉语言模型（VLM）和语言模型（LLM），实现任务驱动的感知，在ALFWorld和R2R基准上显著超越现有图像模型。