机器人 / 具身智能

ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles

ReaDy-Go: 面向动态障碍物环境特定视觉导航的实到仿动态3D高斯泼溅仿真

Seungyeon Yoo, Youngseok Jang, Dabin Kim, Youngsoo Han, Seungwoo Jung, H. Jin Kim

机构 * Department of Aerospace Engineering, Seoul National University（首尔国立大学航空航天工程系） ； InnoCORE AI-Transformed Aerospace Research Center, KAIST（韩国科学技术院（KAIST）人工智能赋能航空航天研究中心） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV；robotics(comments)

AI总结 提出ReaDy-Go仿真管线，通过将静态3D高斯场景与动态人体高斯障碍物结合生成逼真动态场景，并训练导航策略，有效缩小仿真到现实的差距并处理移动障碍物。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://syeon-yoo.github.io/ready-go-site/

1000 Rallies: An Event-Camera Dataset and Real-Time Learned Ball-State Estimation for Robotic Table Tennis

1000次对打：用于机器人乒乓球的事件相机数据集与实时学习的球状态估计

Raphaela Kreiser, Asude Aydin, Yin Bi, Claudio Fanconi, Peter Dürr, Naoya Takahashi

机构 * Sony AI, Zurich（索尼AI，苏黎世） 纠错

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

AI总结 针对机器人乒乓球中高速球状态估计的实时性需求，构建首个大规模事件相机数据集（1000次对打），提出联合估计球位置与速度的CNN，结合卡尔曼滤波将弹跳点预测误差降低36%，并实现事件驱动的人机实时对打。

USS: Unified Spatial-Semantic Prompts for Embodied Visual Tracking with Latent Dynamics Learning

USS: 面向具身视觉跟踪的统一空间-语义提示与潜在动力学学习

Yuchen Xie, Xinyu Zhou, Kuangji Zuo, Yanshuo Lu, Fengrui Huang, Boyu Ma, Jianfei Yang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出统一空间-语义提示范式替代纯文本目标指示，设计端到端框架USS支持多种提示类型，通过潜在世界模型提升时序鲁棒性，在真实机器人实验中优于纯文本方法。

Do Encoders Suffice? A Systematic Comparison of Encoder and Decoder Safety Judges for LLM Adversarial Evaluation

编码器足够吗？用于LLM对抗性评估的编码器与解码器安全评判器的系统比较

Han Jeon, Shiv Medler, Joseph Voyles, Matt Wood

机构 * PricewaterhouseCoopers（普华永道） 纠错

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

AI总结 系统比较ModernBERT系列编码器分类器与基于LLM的解码器评判器在识别有害LLM输出上的性能，发现编码器可在保持低延迟和低成本的同时接近LLM评判器的效果。

Comments 13 pages, 5 figures, Accepted into ICANN2026

PRISM: Feed-Forward Single-Image 3D Reconstruction via Geometric Warp-Residual Modeling

PRISM: 基于几何扭曲残差建模的前馈式单图像三维重建

Zhijie Zheng, Xinhao Xiang, Jiawei Zhang

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 提出PRISM前馈框架，将多视角潜在预测分解为无参数几何先验和可学习残差校正，无需扩散采样，推理时间仅36秒/场景，重建质量与扩散方法相当。

Gastroendoscopy View Synthesis: A New Real Dataset and Evaluation

胃内镜视图合成：一个新的真实数据集与评估

Masaki Minai, Yusuke Monno, Masatoshi Okutomi, Sho Suzuki

机构 * Department of Systems and Control Engineering, School of Engineering, Institute of Science Tokyo（东京科学大学工学院系统与控制工程系） ； Department of Gastroenterology, International University of Health and Welfare Ichikawa Hospital（国际医疗福祉大学市川医院消化内科） 纠错

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

AI总结 为解决胃内镜新视角合成数据集不足的问题，提出首个真实胃镜数据集GastroNVS，并评估多种3DGS方法，为未来发展指明挑战。

Comments Accepted for EMBC 2026. Project page: http://www.ok.sc.e.titech.ac.jp/res/GastroNVS/GastroGS/

SymphoMotion: Joint Control of Camera Motion and Object Dynamics for Coherent Video Generation

SymphoMotion：相机运动与物体动态的联合控制以实现一致的视频生成

Guiyu Zhang, Yabo Chen, Xunzhi Xiang, Junchao Huang, Zhongyu Wang, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 SymphoMotion通过联合控制相机运动和物体动态，提高视频生成的一致性和表达性，其核心方法结合了相机轨迹控制与物体动态控制机制，并引入了RealCOD-25K数据集进行大规模训练和评估，显著提升了视觉保真度和物体运动准确性。

Comments CVPR 2026

2K Retrofit: Entropy-Guided Efficient Sparse Refinement for High-Resolution 3D Geometry Prediction

2K Retrofit: 熵引导的高效稀疏细化用于高分辨率3D几何预测

Tianbao Zhang, Zhenyu Liang, Zhenbo Song, Nana Wang, Xiaomei Zhang, Xudong Cai, Zheng Zhu, Kejian Wu, Gang Wang, Zhaoxin Fan

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； SJTU（上海交通大学） ； GigaAI ； XREAL ； NUST（南京理工大学） ； RUC（清华大学） ； NUDT（国防科技大学） ； UCAS（中国科学技术大学） ； BIBMS（北京工业大学） 纠错

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

AI总结 提出2K Retrofit框架，通过快速粗预测和基于熵的稀疏细化，在不修改基础模型的情况下实现高效2K分辨率几何预测，达到SOTA精度和速度。

Comments Accepted by ECCV 2026

PERRY: Policy Evaluation with Confidence Intervals using Auxiliary Data

PERRY: 使用辅助数据的策略评估与置信区间

Aishwarya Mandyam, Jason Meng, Ge Gao, Jiankai Sun, Mac Schwager, Barbara E. Engelhardt, Emma Brunskill

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Gladstone Institutes（加利福尼亚大学旧金山分校） 纠错

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

AI总结 提出两种方法，利用辅助数据构建离线策略评估的置信区间，通过共形预测和双重稳健估计，在多个模拟和真实医疗数据集上验证有效性。

LLM-Based Scientific Peer Review: Methods, Benchmarks, and Reliability Challenges

基于LLM的科学同行评审：方法、基准与可靠性挑战

Thi Huyen Nguyen, Zahra Ahmadi

机构 * L3S Research Center, Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学L3S研究中心） ； Peter L. Reichertz Institute for Medical Informatics of TU Braunschweig and Hannover Medical School（布伦瑞克工业大学与汉诺威医学院彼得·L·赖歇茨医学信息学研究所） ； Lower Saxony Center for AI and Causal Methods in Medicine (CAIMed)（下萨克森州医学人工智能与因果方法中心（CAIMed）） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文综述了基于大语言模型的科学同行评审，聚焦批评生成与分数预测两大功能，分析了建模方法、基准评估、数据局限及鲁棒性风险，并提出了未来研究方向。