机器人 / 具身智能

ReactSim-Bench: Benchmarking Reactive Behavior World Model Simulation in Autonomous Driving

ReactSim-Bench：自动驾驶中反应性行为世界模型模拟的基准测试

Zhiyuan Zhang, Yanlun Peng, Jianing Zhang, Xianda Guo, Zehan Huang, Haoran Liu, Qifeng Li, Shaofeng Zhang, Xiaosong Jia, Junchi Yan

机构 * School of Computer Science & School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院、人工智能学院） ； Great Wall Motor（长城汽车） ； Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI), Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出ReactSim-Bench，通过解耦自车与周围智能体控制，使用偏离日志的自车行为作为输入，评估行为世界模型模拟的反应性能力，并基于碰撞、地图和运动学指标系统评测多种模型。

Benchmarking Vision-Language-Action Models on SO-101: Failure and Recovery Analysis

在SO-101上对视觉-语言-动作模型进行基准测试：失败与恢复分析

Yi Yu, Xinchuan Qiu

机构 * Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University（广岛大学先进科学与工程研究生院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出SO-101低成本机器人平台基准，通过失败分类和恢复评估指标，系统比较VLA和模仿学习策略，发现执行不稳定是主要失败源。

Comments 13 pages, 9 figures,

Kine2Go: Kinematic dataset for the Unitree Go2 robot with diverse gaits and motions

Kine2Go: 面向Unitree Go2机器人的多步态运动学数据集

Władysław Pałucki, Paweł Siwak, Krzysztof Ciebiera, Marek Cygan

机构 * University of Warsaw（华沙大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 为降低四足机器人研究门槛，提出Kine2Go数据集，包含800条来自40种策略的Unitree Go2机器人步态运动学轨迹数据，通过强化学习训练策略并收集鲁棒的运动学与电机动作数据。

Comments 9 pages, 6 figures

Instruct-Particulate: Scaling Feed-Forward 3D Object Articulation with Kinematic Control

Instruct-Particulate: 基于运动学控制的可扩展前馈式3D物体关节化

Ruining Li, Yuxin Yao, Matt Zhou, Chuanxia Zheng, Christian Rupprecht, Joan Lasenby, Shangzhe Wu, Andrea Vedaldi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出Instruct-Particulate模型，通过运动学规范（部件描述、连接性、关节类型等）指导3D网格的关节分割和运动参数预测，利用异构数据集（15万+物体）训练，实现跨类别和AI生成网格的泛化。

Comments Project page: https://instruct-particulate.github.io/

TwinBI: An Agentic Digital Twin for Efficient Augmented Interactions with Business Intelligence Dashboards

TwinBI：一种用于与商业智能仪表盘高效增强交互的智能数字孪生

Jisoo Jang Wen-Syan Li

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TwinBI框架，通过LLM代理与可执行仪表盘状态耦合，统一对话、操作、语义和溯源，提升多步分析中状态一致性，将精确匹配准确率从43.3%提升至63.3%，超时率从40%降至10%。

ARTSN: Exact and Adaptive Self-triggered Traffic Scheduling for ARTS Networks

ARTSN：ARTS网络的精确自适应自触发流量调度

Ruide Cao, Shuangping Zhan, Jiashuo Lin, Yan Liu, Chenxi Ling, Yi Wang, Guoming Tang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对自触发流量波动性和缺席性挑战，提出ARTSN调度范式，利用可推断到达信息实现精确离线调度，并设计自适应在线时隙释放机制，显著提升可调度性、可扩展性和效率。

Comments 11 pages. Accepted by ICDCS 2026

Benchmarking Web Agent Safety under E-commerce Deceptive Interfaces

电子商务欺骗性界面下的Web Agent安全基准测试

Zijing Shi, Meng Fang, Ling Chen

机构 * AAII, University of Technology Sydney（悉尼科技大学AAII） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出WebDecept框架，在电子商务环境中注入七种常见欺骗性界面模式，测试多模态Web Agent的安全性，发现当前Agent极易受骗且提示约束不足。

Comments Accepted to ACL 2026