机器人 / 具身智能

WatchAct: A Benchmark for Behavior-Grounded Robot Manipulation

WatchAct: 行为引导的机器人操作基准

Baiqi Li, Ce Zhang, Yu Fang, Yue Yang, Shangzhe Li, Mingyu Ding, Gedas Bertasius

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出WatchAct基准，通过人类行为视频与指令配对，评估机器人对观察行为的推理能力，涵盖事件解析、程序推理、意图推断和情景记忆四个认知维度，实验显示现有系统性能远低于人类。

Deep Learning-Enhanced Robotic Subretinal Injection with Real-Time Retinal Motion Compensation

深度学习增强的机器人视网膜注射与实时视网膜运动补偿

Tianle Wu, Mojtaba Esfandiari, Peiyao Zhang, Russell H. Taylor, Peter Gehlbach, Iulian Iordachita

机构 * Laboratory for Computational Sensing and Robotics（计算感知与机器人实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Wilmer Eye Institute（威尔默眼科研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种全自动机器人视网膜注射系统，结合术中光学相干断层扫描和深度学习运动预测，实现针头运动与视网膜位移同步，实验验证了其在视网膜微手术中的安全性和准确性。

RigPI: Dynamic Parameter Identification of Rigid Body via VLM-Seeded Differentiable Simulation

RigPI: 通过VLM种子可微仿真进行刚体动力学参数辨识

Xincheng He, Rongrong Zhang, Wei Jiang, Wenqiang Xu

机构 * Way-Robotics（Way-机器人） 纠错

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

AI总结 提出RigPI框架，结合视觉语言模型初始化和可微物理仿真梯度优化，两步策略实现刚体与多连杆刚体动力学参数精确辨识，实验验证了其鲁棒性和预测有效性。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2027)

OctoSense: Self-Supervised Learning for Multimodal Robot Perception

OctoSense: 多模态机器人感知的自监督学习

Anthony Bisulco, Jeremy Wang, Kostas Daniilidis, Randall Balestriero, Pratik Chaudhari

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

AI总结 提出OctoSense传感器平台和数据集，通过“晚融合”掩码自编码器实现多模态自监督学习，在多种退化条件下鲁棒预测光流、深度、语义分割和自运动。

IDEA: Insensitive to Dynamics Mismatch via Effect Alignment for Sim-to-Real Transfer in Multi-Agent Control

IDEA: 通过效果对齐对动力学失配不敏感的模拟到现实迁移多智能体控制

Chenlong Liu, Zhuohui Zhang, Xinyan Chen, Zhipeng Wang, Bin Cheng, Bin He

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海自主智能无人系统科学中心） 纠错

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

AI总结 提出一种通过效果对齐对动力学失配不敏感的模拟到现实迁移方法，结合随机环境结构与离散语义动作，并开发动作同步机制，提升多智能体系统在真实场景中的训练效率和成功率。

Comments 8 pages, 6 figures

How Should a Simulation-to-Reality Transfer Budget Be Spent?

模拟到现实迁移预算应如何分配？

Syed Hamzah Rizvi, Yash Vardhan Tomar

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 研究在模拟到现实迁移中，系统辨识与域随机化之间的预算分配权衡，发现少量辨识数据即可弥合大部分迁移差距，且基于估计参数训练优于宽随机化。

Comments Both authors contributed equally and share first authorship. Submitted to IEEE IROS First Workshop on Sim2Real and Classical Control 2026. Code is available: https://github.com/YTomar79/sim2real_budget

Scalable Behavior Cloning with Open Data, Training, and Evaluation

基于开放数据、训练和评估的可扩展行为克隆

Arthur Allshire, Himanshu Gaurav Singh, Ritvik Singh, Adam Rashid, Hongsuk Choi, David McAllister, Justin Yu, Yiyuan Chen, Huang Huang, Pieter Abbeel, Xi Chen, Rocky Duan, Phillip Isola, Jitendra Malik, Fred Shentu, Guanya Shi, Philipp Wu, Angjoo Kanazawa

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

AI总结 提出ABC开源行为克隆栈，包含最大遥操作数据集ABC-130K（3500小时/13万片段/195任务），并开源硬件、训练和仿真流程，通过协同训练实现仿真与真实评估关联，验证DiT和VLA模型设计，成功执行折纸盒、取信用卡等灵巧任务。

Comments 30 pages. Project page: https://abc.bot

Identifying the Unknown: Prompt-Free Open Vocabulary Anomaly Recognition for Robot-Object Interaction

识别未知：面向机器人-物体交互的无提示开放词汇异常识别

Philipp Allgeuer, Jan-Gerrit Habekost, Stefan Wermter

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

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

AI总结 提出AnomNOVIC框架，结合掩码自编码器与无提示开放词汇分类器，实现机器人对未知物体的实时识别，在多个数据集上显著超越现有基线。

Comments International Conference on Artificial Neural Networks 2026

GO: The Great Outdoors Multimodal Dataset

GO: 大户外多模态数据集

Peng Jiang, Kasi Viswanath, Akhil Nagariya, George Chustz, Maggie Wigness, Philip Osteen, Timothy Overbye, Christian Ellis, Long Quang, Jia Huang, Srikanth Saripalli

机构 * Mike Walker ’66 Department of Mechanical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA（迈克·沃克66机械工程系，德克萨斯A&M大学，学院站，德克萨斯州，美国） ； DEVCOM Army Research Laboratory, Adelphi, MD, USA（陆军研究实验室，阿德菲，马里兰州，美国） ； University of Texas at Austin Center for Autonomy, Austin, TX, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校自主性中心，奥斯汀，德克萨斯州，美国） 纠错

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

AI总结 针对非结构化环境中地面机器人研究，提出包含六种互补传感器模态的大规模多模态越野数据集，支持语义分割、目标检测和SLAM等任务，以提升退化条件下的鲁棒性。

Comments 7 pages, 7 figures, accepted at IV 2026

Does AI Reviewer See the Full Picture? Attacking and Defending Multimodal Peer Review

AI审稿人是否看到全貌？攻击与防御多模态同行评审

Xinyu Zhao, Rana Muhammad Shahroz Khan, Zhen Xu, Zhen Tan, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对AI同行评审易受多模态对抗攻击的问题，提出PaperGuard基准，包含多领域数据集、统一攻击套件和基于分块嵌入搜索的实用防御方法。

Comments Accepted to ICML 2026, Project Page: https://paper-guard.github.io/

OI-Bench: An Option Injection Benchmark for Evaluating LLM Susceptibility to Directive Interference

OI-Bench：用于评估大语言模型对指令干扰敏感性的选项注入基准

Yow-Fu Liou, Yu-Chien Tang, Yu-Hsiang Liu, An-Zi Yen

机构 * Department of Computer Science, National Yang Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学计算机科学系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出选项注入基准OI-Bench，通过在多选题界面中嵌入误导性指令，系统评估12个LLM对16种指令干扰的脆弱性，揭示模型存在显著漏洞。

SPHaptics: A Real-Time Bidirectional Haptic Interaction Framework for Coupled Rigid-Soft Body and Lagrangian Fluid Simulation in Virtual Environments

SPHaptics：一种用于虚拟环境耦合刚体-软体和拉格朗日流体模拟的实时双向触觉交互框架

William Baumgartner, Gizem Kayar-Ceylan

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出SPHaptics框架，通过整合SPH与双向力耦合，实现刚体、变形体和拉格朗日流体的实时触觉交互，提升虚拟环境中的沉浸感。

Comments 9 pages, 9 figures

Journal ref The Visual Computer 42 (2026) 288