机器人 / 具身智能

Object Tokens as a Bridge Between Segmentation and Visual Question Answering in Robotic Surgery

对象标记作为机器人手术中分割与视觉问答的桥梁

Yiping Li, Ronald de Jong, Romy van Jaarsveld, Franco Badaloni, Gino Kuiper, Jelle Ruurda, Josien Pluim, Marcel Breeuwer

机构 * Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系） ； Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） ； Department of Surgery, University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心外科） 纠错

专题命中 具身推理 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出统一框架，联合像素级分割与视觉问答，通过VLM生成对象标记引导答案预测和分割掩码，在RAMIE和EndoVis18数据集上优于基线方法。

CausalDrive: Real-time Causal World Models for Autonomous Driving

CausalDrive: 用于自动驾驶的实时因果世界模型

Tianyi Yan, Huan Zheng, Dubing Chen, Meizhi Qu, Yingying Shen, Lijun Zhou, Mingfei Tu, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Haiyang Sun, Cheng-zhong Xu, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学协同创新研究院，科技学院） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CausalDrive，一种可控、实时的驾驶世界渲染器，通过因果预测和Context-Forced DMD架构实现交互式模拟，支持闭环评估、强化学习后训练和人在环仿真。

How Should World Models Be Evaluated for Embodied Decision-Making? A Decision-Making-Centric Position

世界模型应如何评估？一个以决策为中心的立场

Yang Yu, Shiyuan Zhang, Yifei Sheng, Haoxiang Ren, Haoxin Lin

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Cirquar Technologies 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文指出世界模型评估中声明与证据不匹配的问题，提出以决策为中心的评估框架，强调反事实推理、策略优化等能力，并定义L0-L7评估阶梯。

Next-Latent Prediction Transformers Learn Compact World Models

下一潜在预测变换器学习紧凑世界模型

Jayden Teoh, Manan Tomar, Kwangjun Ahn, Edward S. Hu, Tim Pearce, Pratyusha Sharma, Akshay Krishnamurthy, Riashat Islam, Alex Lamb, John Langford

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出NextLat方法，通过潜在空间中的自监督预测训练变换器学习紧凑世界模型，提升泛化能力和推理效率。

Comments Microsoft Research Preprint

Visual Generation in the New Era: An Evolution from Atomic Mapping to Agentic World Modeling

新时代的视觉生成：从原子映射到智能世界建模的演进

Keming Wu, Zuhao Yang, Kaichen Zhang, Shizun Wang, Haowei Zhu, Sicong Leng, Zhongyu Yang, Qijie Wang, Sudong Wang, Ziting Wang, Zili Wang, Hui Zhang, Haonan Wang, Hang Zhou, Yifan Pu, Xingxuan Li, Fangneng Zhan, Bo Li, Lidong Bing, Yuxin Song, Ziwei Liu, Wenhu Chen, Jingdong Wang, Xinchao Wang, Xiaojuan Qi, Shijian Lu, Bin Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； StepFun ； MiroMind ； Baidu（百度） ； Fudan University（复旦大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； LMMs-Lab（LMMs实验室） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出五级分类法（原子生成、条件生成、上下文生成、智能生成、世界建模生成），分析流匹配、统一理解与生成模型等关键技术，并指出现有评估高估感知质量而忽视结构、时序和因果缺陷。

Comments Project Page: https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/Evolving-Visual-Generation

M*: A Modular, Extensible, Serving System for Multimodal Models

M*: 一个模块化、可扩展的多模态模型服务系统

Atindra Jha, Naomi Sagan, Keisuke Kamahori, Irmak Sivgin, Rohan Sanda, Steven Gao, Mark Horowitz, Luke Zettlemoyer, Olivia Hsu, Jure Leskovec, Baris Kasikci, Stephanie Wang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出M*系统，通过将模型表示为数据流图并引入Walk Graph抽象，支持多模态复合模型的高效服务，在多个任务上降低延迟并提升吞吐量。

Comments The codebase is available at https://github.com/mstar-project/mstar

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning

LLM智能体能否推断世界模型？来自智能体自动机学习的证据

Reef Menaged, Gili Lior, Shauli Ravfogel, Roee Aharoni, Gabriel Stanovsky

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(title)

AI总结 提出智能体自动机学习框架，通过成员查询和等价查询评估LLM智能体发现隐藏确定性有限自动机的能力，发现性能随DFA规模增加而急剧下降，推理模型优于非推理模型但仍存在规划、整合和假设构建缺陷。

Akasha 2: Hamiltonian State Space Duality and Visual-Language Joint Embedding Predictive Architectur

Akasha 2: 哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测架构

Yani Meziani

机构 * Independent AI Researcher（独立AI研究员） ； Québec (QC), Canada（魁北克（QC），加拿大） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出 Akasha 2 多模态架构，结合哈密顿状态空间对偶与视觉-语言联合嵌入预测，通过稀疏混合哈密顿专家和哈密顿流匹配实现超低延迟视频预测与合成，在保持能量守恒下取得 SOTA 性能。

Comments No supporting claims were validated in this automated agentic R&D research run

GeoStream: Toward Precise Camera Controlled Streaming Video Generation

GeoStream：迈向精确相机控制的流式视频生成

Yizhou Zhao, Yifan Wang, Xiaoyuan Wang, Yushu Wu, Hao Zhang, Moayed Haji-Ali, Rameen Abdal, Ashkan Mirzaei, Yanyu Li, Willi Menapace, Laszlo Jeni, Sergey Tulyakov, Peter Wonka, Chaoyang Wang

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； Northeastern University（东北大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Rice University（莱斯大学） ； Snap Inc.（Snap公司） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GeoStream框架，通过自刷新3D缓存和在线策略蒸馏，实现自回归流式视频生成中的精确度量级相机控制，解决了现有方法在视角移动时控制失效和分布偏移问题。

Reasoning as Pattern Matching: Shared Mechanisms in Human and LLM Everyday Reasoning

推理即模式匹配：人类与LLM日常推理中的共享机制

Zach Studdiford, Gary Lupyan

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过比较人类和25个LLM在日常因果推理中的错误模式，发现两者均表现出模式匹配而非抽象世界模型驱动的推理，并识别出LLM中驱动响应的注意力头可预测人类推理错误。

Comments 13 pages main text, 51 pages supplementary text

GroupToM-Bench: Benchmarking Group Theory of Mind and Nonlinear Social Emergence in MLLMs

GroupToM-Bench: 多模态大语言模型中群体心智理论和非线性社会涌现的基准测试

Weidong Tang, Jierui Li, Yueling Hou, Zihan Mei, Can Zhang, Xinyan Wan, Zhiyuan Liang, Pengfei Zhou, Yang You, Wangbo Zhao

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型在群体心智理论推理上的不足，提出GroupToM-Bench基准，通过七级认知审计框架评估模型从微观BDI状态到宏观结果预测的因果链，揭示模型在处理社会结构和非线性集体动态上的缺陷。

Comments ACL 2026 (Main Conference)

Latent Action Pretraining Through World Modeling

通过世界建模的潜在动作预训练

Bahey Tharwat, Yara Nasser, Ali Abouzeid, Ian Reid

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Alexandria University（亚历山大大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出LAWM框架，通过世界建模从无标签视频中学习潜在动作表征，实现跨任务、环境和本体的迁移学习，在LIBERO基准和真实场景中优于使用真实动作预训练的方法。

Act on What You See: Unlocking Safe Social Navigation in Vision-Language-Action Models

Act on What You See: 在视觉-语言-动作模型中解锁安全社交导航

Qingzi Wang, Xiyang Wu, Guangyao Shi, Dianwei Chen, Xianfeng Yang, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SALSA框架，通过两阶段无标注后训练（社交行为对齐和时间安全对齐），使预训练VLA模型利用已有表征实现安全社交导航，减少86.4%的近距离碰撞。

A Pragmatic VLA Foundation Model

一个务实的VLA基础模型

Wei Wu, Fan Lu, Yunnan Wang, Shuai Yang, Shi Liu, Fangjing Wang, Qian Zhu, He Sun, Yong Wang, Shuailei Ma, Yiyu Ren, Kejia Zhang, Hui Yu, Jingmei Zhao, Shuai Zhou, Zhenqi Qiu, Houlong Xiong, Ziyu Wang, Zechen Wang, Ran Cheng, Yong-Lu Li, Yongtao Huang, Xing Zhu, Yujun Shen, Kecheng Zheng

机构 * robbyant.com 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robot learning(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出LingBot-VLA，基于约2万小时真实数据和9种双臂机器人配置，在3个平台上完成100个任务，性能优于竞品，并实现高效训练吞吐。

Comments Project Webpage: https://technology.robbyant.com/lingbot-vla/, Code: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla/, GM-100: https://huggingface.co/datasets/robbyant/lingbot-GM-100

AVA-VLA: Improving Vision-Language-Action models with Active Visual Attention

AVA-VLA: 通过主动视觉注意力改进视觉-语言-动作模型

Lei Xiao, Jifeng Li, Juntao Gao, Feiyang Ye, Yan Jin, Jingjing Qian, Jing Zhang, Yong Wu, Xiaoyuan Yu

机构 * LiAuto Inc.（LiAuto公司） ； Beijing University of Technology（北京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 针对VLA模型忽视历史信息的问题，提出AVA-VLA框架，利用循环状态近似信念并引入主动视觉注意力动态重加权视觉令牌，在LIBERO和CALVIN等基准上取得最优性能。

Comments Accepted at CVPR 2026 (Highlight)

CLAP: Contrastive Latent Action Pretraining for Learning Vision-Language-Action Models from Human Videos

CLAP: 从人类视频中学习视觉-语言-动作模型的对比潜在动作预训练

Chubin Zhang, Jianan Wang, Zifeng Gao, Yue Su, Tianru Dai, Cai Zhou, Jiwen Lu, Yansong Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Astribot ； University of Hong Kong（香港大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出CLAP框架，通过对比学习将人类视频与机器人动作词汇对齐，利用伪标签训练VLA模型，实现从人类视频到机器人执行的有效技能迁移。

Comments The code is available at: https://github.com/LinShan-Bin/OpenCLAP

Scaling Short-Term Memory of Visuomotor Policies for Long-Horizon Tasks

面向长时任务的视觉运动策略短期记忆扩展

Rutav Shah, Rajat Kumar Jenamani, Xiaohan Zhang, Lingfeng Sun, Roberto Martín-Martín, Yuke Zhu, Deva Ramanan, Karl Schmeckpeper

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出PRISM架构，通过门控注意力与层次化压缩扩展视觉运动策略的短期记忆至两分钟，在ReMemBench基准上超越现有方法5%-12%。

Comments 14 pages, 9 Figures, 8 Tables

Steering Autoregressive Vision-Language-Action Policies via Action Token Intervention

通过动作令牌干预引导自回归视觉-语言-动作策略

Jason Chan, Jonathan C. Kao

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出Token Steering方法，在推理时通过干预动作令牌空间动态引导VLA模型轨迹生成，无需训练或微调，显著提升家务操作任务成功率。

Comments 9 pages, 5 figures

X-Tokenizer: A Multimodal Action Tokenizer for Vision-Language-Action Pretraining

X-Tokenizer: 一种用于视觉-语言-动作预训练的多模态动作分词器

Miracle Kang, Lights Shi, Lucy Liang, Roy Gan, Dongxiu Liu, Pushi Zhang, Sylas Chen, Shawn Qin, Yinan Zheng, Jinliang Zheng, Hao Wang, Xianyuan Zhan, Hang Su

机构 * Square Robot ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 提出X-Tokenizer，通过语义残差量化（SRQ）和掩码动作建模（MAM）将动作离散化为语义接口，在2.4M轨迹上预训练后提升VLA模型的多模态接地和长程任务性能。

Comments Project page: https://x-square-robot.github.io/X-Tokenizer_projectPage/

Learned Image Compression for Vision-Language-Action Models

面向视觉-语言-动作模型的图像压缩学习

Hyeonjun Kim, Jegwang Ryu, Sangbeom Ha, Junhyeok Lee, Jun-Hyuk Kim, Hyemin Ahn, Jaeho Lee

机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Chung-Ang University（中央大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出SPARC框架，通过自适应比特率分配和倾斜率损失，在低带宽下保持VLA机器人控制性能，优于传统编解码器。

Trajectory-Level Redirection Attacks on Vision-Language-Action Models

轨迹级重定向攻击对视觉-语言-动作模型

Gokul Puthumanaillam, Vardhan Dongre, Pranay Thangeda, Hooshang Nayyeri, Dilek Hakkani-Tür, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文发现VLA模型存在轨迹级漏洞：看似保留原始指令的对抗性提示，能重定向机器人最终物理结果，并提出了命令保持的轨迹重定向威胁模型和在线提示搜索方法。

LIBERO-Occ: Evaluating and Improving Vision-Language-Action Models under Scene-Induced Occlusion via Viewpoint Imagination

LIBERO-Occ：通过视角想象评估和改进场景诱导遮挡下的视觉-语言-动作模型

Taishan Li, Jiwen Zhang, Siyuan Wang, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 针对VLA模型在场景遮挡下性能下降的问题，提出LIBERO-Occ基准和视角想象方法，通过生成互补视图提升鲁棒性。

Comments 14 pages, 7 figures

From Noise to Intent: Anchoring Generative VLA Policies with Residual Bridges

从噪声到意图：基于残差桥的生成式VLA策略锚定

Yiming Zhong, Yaoyu He, Zemin Yang, Pengfei Tian, Yifan Huang, Qingqiu Huang, Xinge Zhu, Yuexin Ma

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出ResVLA架构，通过频谱分析将机器人控制解耦为确定性低频锚点和随机高频残差，利用残差扩散桥聚焦局部动态精化，实现高效表示与强条件对齐。

Comments Accepted to ICML 2026

RHO: Your Coding Agent is Secretly a Roboticist

RHO：你的编码代理其实是个机器人专家

Karim Elmaaroufi, Justin Svegliato, Sarunas Kalade, Graham Schelle, Sanjit A. Seshia, Matei Zaharia

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

专题命中 机器人基础模型 ：robotics(abstract,comments)；分类 cs.RO

AI总结 提出RHO范式，通过训练时搜索神经符号化多文件策略库，实现机器人任务的高效零样本泛化，在LIBERO-PRO和Robosuite上分别达到45%和70%的成功率，显著优于现有方法。

Comments 46 pages, 9 figures, 15 tables. Project page: https://rho-robotics.github.io

SAPS: Shared Autonomy for Policy Steering by Blending Teleoperation with a Pretrained VLA

SAPS: 通过混合遥操作与预训练VLA的策略引导共享自主性

Crystal Zhou, Jehan Yang, Douglas J. Weber, Zackory Erickson

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出SAPS框架，在动作层面混合人类遥操作命令与预训练策略动作，无需重训练或辅助模型，通过动态余弦相似度仲裁策略提升任务成功率高达82%，并减少人工干预。

Comments 23 pages, 15 figures, 5 tables

VLALeaks: Membership Inference Attacks against Vision-Language-Action Models

VLALeaks：针对视觉-语言-动作模型的成员推理攻击

Xukun Luan, Jinyan Liu, Xuesong Li, Yuanguo Bi, Renjun Wu, Zhongxiang Lei, Di Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出VLALeaks方法，利用VLA模型注意力差异，通过两阶段流程（成员特征提取和攻击模型构建）首次揭示VLA模型的隐私漏洞，在多个基准上实现最优攻击性能。

Comments Security and Privacy

IVRA: Improving Visual-Token Relations for Robot Action Policy with Training-Free Hint-Based Guidance

IVRA: 通过无需训练的提示引导改善机器人动作策略的视觉-令牌关系

Jongwoo Park, Kanchana Ranasinghe, Jinhyeok Jang, Cristina Mata, Yoo Sung Jang, Michael S Ryoo

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； ETRI（电子技术研究院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出IVRA方法，利用模型内置视觉编码器的亲和力提示，无需额外编码器或重训练，在推理时调整视觉-令牌交互以增强空间理解，在多种VLA架构和任务上提升操作成功率。

Efficient Reinforcement Learning by Guiding World Models with Non-Curated Data

通过非策划数据引导世界模型的高效强化学习

Yi Zhao, Aidan Scannell, Wenshuai Zhao, Yuxin Hou, Tianyu Cui, Le Chen, Dieter Büchler, Arno Solin, Juho Kannala, Joni Pajarinen

机构 * Aalto University（阿alto大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； ELLIS Institute Finland（芬兰ELLIS研究所） ； Deep Render ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能主席） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所（Amii）） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

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

AI总结 提出利用无奖励、混合质量、多本体的非策划离线数据，通过经验回放和执行引导技术解决分布偏移问题，显著提升在线强化学习的样本效率。

Reinforcement Learning with Inner-loop Dynamics Estimator for Aerial Manipulation under Uncertainty

基于内环动力学估计器的强化学习在不确定性下的空中操纵

Shivansh Pratap Singh, Samaksh Ujjwal, Ishita Chaudhary, V R Vasudevan, Rishabh Dev Yadav, Spandan Roy

机构 * International Institute of Information Technology Hyderabad（国际信息技术学院海德拉巴） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出一种分层控制框架，结合强化学习与外环与内环动力学估计器，实现直接任务驱动控制，在硬件实验中降低末端执行器跟踪误差并提高任务成功率。

Steering Generative Reinforcement Learning into Stable Robotic Controller

将生成式强化学习引导至稳定机器人控制器

Yixuan Wang, Shutong Ding, Ke Hu, Tianxiang Gui, Jingya Wang, Ye Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 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SteerGenPO框架，通过潜在空间强化学习将训练好的生成式策略转化为鲁棒的确定性机器人控制器，在Isaac Lab和Unitree G1任务上优于基线方法，实现更稳定的推理行为。