机器人 / 具身智能

Evolving Intelligent Complex Systems via Intellicise Networks: Architecture, Technologies, and Pathways

通过智能网络演化智能复杂系统：架构、技术与路径

Ping Zhang, Rui Meng, Xiaodong Xu, Song Gao, Zixuan Huang, Yaheng Wang, Yinqiu Liu, Ruichen Zhang, Yiming Liu, Kaiwen Yu, Yaping Sun, Han Meng, Haonan Tong, Huishi Song, Qianqian Yang, Shuoyao Wang, Lexi Xu, Qinghe Du, Geng Sun, Jiawen Kang, Gang Wu, Yiqing Zhou, Haixia Zhang, Zesong Fei, Aimin Hao, Ming Li

专题命中 具身导航 ：embodied AI(abstract)；embodied agent(abstract)

AI总结 本文提出基于智能网络的跨域智能通信网络架构，融合信息论、系统论等理论，通过语义提取、意图理解、生成式AI等技术，实现复杂系统的自配置与自优化，并给出具身智能通信案例。

Comments 23 pages, 12 figures

Optimal any-angle path planning in static and dynamic environments

静态与动态环境中的最优任意角度路径规划

Yiyuan Zou, Clark Borst

机构 * Faculty of Aerospace Engineering, Delft University of Technology（航空航天工程学院，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出椭圆前向扩展和视野技术加速最优任意角度路径规划，开发Zeta*和Zeta*-SIPP算法，在静态和动态环境中保持最优性，速度提升20倍以上。

Comments 33 pages, 13 figures

FastBridge: Closing the Model-Based Realization Gap in Safety Filters on 3D Gaussian Splatting for Fast Quadrotor Flight

FastBridge: 缩小基于模型的安全滤波器在3D高斯泼溅用于快速四旋翼飞行中的实现差距

Tscholl Dario, Nakka Yashwanth Kumar, Gunter Brian

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对快速四旋翼飞行中安全滤波器的模型实现差距，提出一种基于全四旋翼动力学的非线性、执行器感知安全滤波器，利用碰撞锥指数障碍函数和备份CBF，在保持QP可行性的同时降低轨迹加加速度47%并提速2.25倍。

Comments preprint, 9 pages, 4 figures

VOCA: Visual Odometry with Codec Awareness

VOCA: 具有编解码感知的视觉里程计

Nouri Alexander Hilscher, Mateo de Mayo, Dominik Muhle, Christoph Otten genannt Hermes, Daniel Cremers

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 具身导航 ：world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出VOCA方法，利用视频编解码信息改进压缩流上的立体视觉里程计跟踪性能，在因果VO上达到最先进的相对轨迹误差和效率。

Comments Accepted to ECCV 2026

Mixture-of-Experts RL for Fault-Tolerant Legged Locomotion

用于容错腿部运动的混合专家强化学习

Giulio Turrisi, Ozan Pali, Luca Oneto, Claudio Semini

机构 * Dynamic Legged Systems Laboratory, Istituto Italiano di Tecnologia (IIT), Genova, Italy（意大利技术研究院（IIT）动态腿足系统实验室，热那亚，意大利） ； Dipartimento di Informatica, Bioingegneria, Robotica e Ingegneria dei Sistemi (DIBRIS), Universita di Genova, Genova, Italy（热那亚大学计算机科学、生物工程、机器人及系统工程系（DIBRIS），热那亚，意大利） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种故障感知模块化控制架构，利用故障诊断信息激活针对不同执行器故障模式的专家策略，在多种故障场景下优于同等规模的单一策略，且适用于计算受限平台。

EcoGEO: Trajectory-Aware Evidence Ecosystems for Web-Enabled LLM Search Agents

EcoGEO：基于轨迹的证据生态系统用于网络增强的大语言模型搜索代理

Hengwei Ye, Jiasheng Mao, Zhenhan Guan, Zheng Tian

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EcoGEO，一种基于轨迹的证据生态系统，用于研究网络增强的大语言模型搜索代理在多步骤浏览中的证据获取过程，通过协调导航页面与支持页面提升产品推荐性能。

Selective Expert Guidance for Effective and Diverse Exploration in Reinforcement Learning of LLMs

选择性专家引导实现强化学习中有效且多样的探索

Zishang Jiang, Jinyi Han, Tingyun Li, Xinyi Wang, Sihang Jiang, Jiaqing Liang, Zhaoqian Dai, Shuguang Ma, Fei Yu, Yanghua Xiao

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Institute of Artificial Intelligence for Education, East China Normal University（华东师范大学上海智能教育研究院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与技术学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MENTOR框架，仅在关键决策点提供专家引导，平衡探索的有效性与多样性，提升LLM在可验证奖励强化学习中的推理能力。

Comments Accepted by ICLR 2026

Geometric Shape Optimization for Limbless Locomotion

无肢运动的几何形状优化

Utpal Khanal, Avirup Mandal

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)

AI总结 提出一种基于傅里叶-切比雪夫多项式基的微分几何框架，通过优化多项式系数模拟蛇等细长软体运动，结合弯曲和扭转能量项确保物理合理性，实现逼真可视化。

Comments 19 pages, 15 figures

Multi-scale Mixture of World Models for Embodied Agents in Evolving Environments

面向演化环境中具身智能体的多尺度世界模型混合

Jinwoo Jang, Daniel J. Rho, Sihyung Yoon, Hyunsuk Cho, Honguk Woo

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

AI总结 提出MuSix框架，通过尺度感知的世界模型混合与演化，解决具身智能体在动态环境中的多尺度推理和知识适应问题，在EmbodiedBench和HAZARD上超越现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026. 15 pages

3D Point World Models: Point Completion Enables More Accurate Dynamics Learning

3D点云世界模型：点云补全实现更准确的动力学学习

Skand Peri, Hung Nguyen, Chanho Kim, Li Fuxin, Stefan Lee

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 提出3D点云世界模型(3DPWM)，通过先补全部分点云再学习动作条件动力学，实现长时程可靠推演和精确成本评估，支持多种机器人操作任务。

Comments 21 Pages

RetailSMV: Exocentric vs. Egocentric Adaptation of Foundation Video World Models in Retail

RetailSMV：零售场景中基础视频世界模型的外视角与内视角适应

Amirreza Rouhi, Rajat Aggarwal, Parikshit Sakurikar, Anoop M. Namboodiri, Sashi P. Reddi

机构 * DreamVu 纠错

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

AI总结 研究零售场景下基础视频世界模型的外视角与内视角适应，发现仅用外视角数据训练的模型在多项指标上优于或等同于联合训练。

Valdi: Value Diffusion World Models

Valdi: 价值扩散世界模型

Christopher Lindenberg, Kashyap Chitta

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

AI总结 提出Valdi框架，结合端到端在线训练与潜在扩散动力学模型，在CarRacing环境中使用单步扩散达到与确定性MLP基线相当的性能，揭示了预测多模态与控制性能之间的权衡。

Comments RLC 2026 WMW

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Holo-World: Unified Camera, Object and Weather Control for Video World Model

Holo-World: 视频世界模型的统一相机、物体和天气控制

Xiangchen Yin, Wenzhang Sun, Jiahui Yuan, Zijie Liu, Yinda Chen, Wei Li, Dachun Kai, Chunfeng Wang, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出Holo-World，一种从单张图像联合控制相机、物体运动和天气的统一视频世界模型，通过场景适配器和解耦CFG实现世界保持与天气迁移。

Comments Project Page: https://xiangchenyin.github.io/Holo-World Code: https://github.com/XiangchenYin/Holo-World

UniDrive-WM: Unified Understanding, Planning and Generation World Model for Autonomous Driving

UniDrive-WM：面向自动驾驶的统一理解、规划和生成世界模型

Zhexiao Xiong, Xin Ye, Burhan Yaman, Sheng Cheng, Yiren Lu, Jingru Luo, Nathan Jacobs, Liu Ren

机构 * Bosch Research North America & Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世北美研究院与博世人工智能中心） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 提出UniDrive-WM，一个基于VLM的统一世界模型，联合执行场景理解、轨迹规划和未来图像生成，在Bench2Drive上轨迹误差降低7.3%，碰撞率降低10.4%。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://unidrive-wm.github.io/UniDrive-WM

MetaOthello: A Controlled Study of Multiple World Models in Transformers

MetaOthello: Transformer中多个世界模型的控制研究

Aviral Chawla, Galen Hall, Juniper Lovato

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

AI总结 通过引入共享语法但规则或分词不同的Othello变体套件，训练小型GPT处理混合数据，发现Transformer不划分容量为孤立子模型，而是收敛于跨变体因果转移的共享棋盘状态表示。

Comments Camera-ready version. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Structured 4D Latent Predictive Model for Robot Planning

结构化4D潜在预测模型用于机器人规划

Zhiyi Li, Peilin Wu, Xiaoshen Han, Ruojin Cai, Yilun Du

专题命中 具身推理 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出结构化4D潜在预测模型，在潜在空间中预测场景3D结构演化，实现3D一致的场景理解与机器人规划，在复杂操作任务中优于现有视频基规划器。

Affogato: Open-Vocabulary Affordance Grounding with Automated Data Generation at Scale

Affogato: 基于大规模自动数据生成的开词汇可操作区域定位

Junha Lee, Eunha Park, Chunghyun Park, Dahyun Kang, Minsu Cho

机构 * Pohang University of Science and Engineering (POSTECH)（浦项科技大学） ； SqueezeBits ； RLWLRD 纠错

专题命中 具身推理 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Affogato框架，通过自动化流程生成750K 3D可操作区域热力图与自然语言查询对，解决数据瓶颈，实现开词汇可操作区域定位，并验证其跨架构迁移能力。

Comments ECCV 2026, Project page: https://junha-l.github.io/affogato/

ROSA: A Robotics Foundation Model Serving System for Robot Factories

ROSA: 面向机器人工厂的基础模型服务系统

Wenqi Jiang, Jason Clemons, Rowland O'Flaherty, Hugo Hadfield, Alperen Degirmenci, Shuran Song, Yashraj Narang, Christos Kozyrakis

机构 * NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出ROSA系统，通过共享GPU池服务、多模型流水线支持和工厂目标驱动调度，将机器人工厂的RFM推理性能提升12倍以上。

Unleashing More Actions via Action Compositional Training for VLA Models

通过动作组合训练释放VLA模型的更多动作

Kai Peng, Jie Lu, Xiaojiang Peng

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

AI总结 针对VLA模型因过拟合特定行为模式而无法泛化到新动作组合的问题，提出ACT-VLA框架，利用模型潜在任务表示从现有任务中合成新演示数据，无需额外人工采集，有效缓解过拟合并提升泛化能力。

Studying Ionosphere Using SKA-Low and SKA-Mid

利用SKA-Low和SKA-Mid研究电离层

Abhirup Datta, Samit Kumar Pal, Sarvesh Mangla, Bhuvnesh Brawar, Sumanjit Chakraborty, Sudipta Sasmal, Anshuman Tripathi

专题命中 机器人基础模型 ：navigation(abstract)

AI总结 本文通过对比uGMRT、VLA、MWA和LOFAR的观测，量化电离层相位波动、位置偏移和闪烁效应，评估对校准和成像的影响，并预测SKA-Low和SKA-Mid的电离层效应。

Comments Published in Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII), 2026 (arXiv:2606.20366). Report-no:AASKAII/Datta01. Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII) outlines the transformative scientific advances that will be enabled by the SKA telescopes

Learning Expert Strategy for Autonomous Robotic Endovascular Intervention via Decoupled Procedural Execution

通过解耦程序执行学习自主机器人血管内介入的专家策略

Yanxi Chen, Tianliang Yao, Shaolong Tang, Jiyuan Zhao, Hengyu Hu, Zhaoxing Li, Antonio J. Sánchez Egea, Peng Qi

机构 * Tongji University（同济大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai University（上海大学） ； Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)（加泰罗尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于学习的专家策略，通过将高层策略决策与低层程序执行解耦，实现自主血管内导航，在仿真和真实机器人上达到>96%成功率并减少29.3%操作步骤。

Comments This paper has been accepted by IEEE/RSJ IROS 2026. 8 pages, 4 figures, 3 tables

Language-Critique Imitation Learning from Suboptimal Demonstrations

语言-批评模仿学习从次优演示中

Chih-Han Yang, Dai-Jie Wu, Yun-Ping Huang, Ping-Chun Hsieh, Kenneth Marino, Shao-Hua Sun

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University (NTU)（国立台湾大学电信工程学研究所） ； University of Utah（犹他大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence（国立台湾大学人工智能卓越研究中心） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出语言批评框架，用自然语言作为结构化监督信号从次优演示中学习策略，避免压缩为标量，在连续控制任务上优于基线方法。

Local Motion Matters: A Deconstruct-Recompose Paradigm for Reinforcement Learning Pre-training from Videos

局部运动至关重要：一种用于从视频中进行强化学习预训练的解构-重组范式

Jinwen Wang, Youfang Lin, Xiaobo Hu, Shuo Wang, Kai Lv

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence（北京交通数据挖掘与具身智能重点实验室） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出解构-重组范式（DRP），通过解构全局运动为原子动作学习局部运动表示，再重组以加速下游策略学习，在机器人控制任务中显著提升样本效率。

Comments 20 pages, 16 figures

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pages 9859-9868

Task-Relevant Representation Decoupling for Visual Reinforcement Learning Generalization

面向视觉强化学习泛化的任务相关表示解耦

Jinwen Wang, Youfang Lin, Xiaobo Hu, Qian Xu, Shuo Wang, Zhuo Chen, Kai Lv

机构 * Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science & Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院交通数据挖掘与具身智能北京市重点实验室） ； CSSC Intelligent Innovation Research Institute（中国船舶集团智能创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出自监督任务相关表示解耦算法T2RD，通过表示一致性、交叉重建和交叉动态预测分离任务相关与无关特征，在控制任务中实现SOTA泛化性能。

Comments 23 pages, 13 figures

Journal ref ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications and Applications (TOMM), 2026

Enhancing Hardware Fault Tolerance in Machines with Reinforcement Learning Policy Gradient Algorithms

通过强化学习策略梯度算法增强机器的硬件容错能力

Sheila Schoepp, Mehran Taghian, Shotaro Miwa, Yoshihiro Mitsuka, Shadan Golestan, Osmar Zaïane

机构 * Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute（阿尔伯塔机器智能研究所） ； Advanced Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation（三菱电机株式会社先进技术研发中心） ； Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation（三菱电机株式会社信息技术研发中心） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文首次系统比较PPO和SAC两种强化学习算法在硬件故障容错中的表现，并研究四种知识迁移策略，实验表明算法能快速恢复故障并存在性能权衡。

From Prior to Pro: Efficient Skill Mastery via Distribution Contractive RL Finetuning

从先验到专家：通过分布收缩强化学习微调实现高效技能掌握

Zhanyi Sun, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出DICE-RL框架，将强化学习作为分布收缩算子，通过在线反馈放大高成功行为，将预训练行为先验微调为高性能专家策略，实现稳定、样本高效的复杂操作技能掌握。

AMBUSH: Collaborative Capture in Complex Environments with Neural Acceleration

AMBUSH：复杂环境下的协作捕获与神经加速

Junfeng Chen, YinHang Luo, Xinyi Wang, Junrui Li, Meng Guo

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Distributed Autonomous Systems and Control Lab, University of Michigan（密歇根大学分布式自主系统与控制实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于“伏击”策略的参数化方法，结合混合蒙特卡洛树搜索与神经加速，实现多个慢速追捕者在复杂环境中高效捕获快速逃逸者。

Distributed Multi Robot Lunar Cargo Transportation via Phase Decomposed Reinforcement Learning

基于相位分解强化学习的分布式多机器人月球货物运输

Ashutosh Mishra, Elian Neppel, Shreya Santra, Antoine Jonquières, Muhammad Athallah Naufal, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida

机构 * Tohoku University（东北大学） ； École Centrale de Lille（里尔中央理工学院） ； Institut Teknologi Bandung（万隆理工学院） 纠错

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

AI总结 提出相位分解强化学习框架，将月球货物运输分解为提升、运输和放置三个阶段，分别优化联合状态策略，实现分布式机器人协同运输，仿真和硬件实验验证了可靠性。

Comments 8 pages, 9 Figures, Accepted at IROS2026

Sensorless Four-Channel Control Architecture Using Inverse Dynamics Modeling for Human-Scale Bilateral Teleoperation

基于逆动力学建模的无传感器四通道控制架构用于人尺度双边遥操作

Amir Noohian, Dylan Miller, Justin Valentine, Alan Lynch, Martin Jagersand

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对人尺度遥操作中高惯性、建模困难和力传感器依赖问题，提出基于逆动力学的无传感器四通道架构，在WAM平台上验证，优于传统方案，提升位置/力跟踪并降低操作力。