机器人 / 具身智能

Drive-JEPA: Video JEPA Meets Multimodal Trajectory Distillation for End-to-End Driving

Drive-JEPA：视频JEPA结合多模态轨迹蒸馏实现端到端驾驶

Linhan Wang, Zichong Yang, Chen Bai, Guoxiang Zhang, Xiaotong Liu, Xiaoyin Zheng, Xiao-Xiao Long, Chang-Tien Lu, Cheng Lu

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Purdue University（普渡大学） ； XPENG Motors（小鹏汽车） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出Drive-JEPA框架，结合视频联合嵌入预测架构（V-JEPA）与多模态轨迹蒸馏，通过自监督视频预训练和动量感知选择机制提升端到端驾驶的规划性能，在NAVSIM上达到新最优。

Restoring Linguistic Grounding in VLA Models via Train-Free Attention Recalibration

恢复VLA模型中的语言基础：无需训练的注意力重校准方法

Ninghao Zhang, Bin Zhu, Shijie Zhou, Jingjing Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型在分布外指令下出现“语言盲视”问题，提出无需训练的注意力重校准方法IGAR，通过调整注意力分布恢复语言指令影响，在LIBERO基准和真实机器人上有效减少错误执行。

The Moving Eye: Enhancing VLA Spatial Generalization via Hybrid Dynamic Data Collection

移动之眼：通过混合动态数据收集增强VLA空间泛化能力

Jincheng Tang, Yilong Zhu, Zhengyuan Xie, Jiang-Jiang Liu, Jiaxing Zhang

机构 * Lion Rock AI Lab, China Merchants Research Institute of Advanced Technology（狮岩人工智能实验室，中国商人先进科技研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nankai University（南开大学） 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 针对VLA模型空间泛化脆弱性问题，提出混合动态数据策略，结合连续相机运动与多样静态视角，减少虚假相关性，提升对未见相机位姿和物体配置的泛化能力。

Comments IROS 2026

Motion-Focused Latent Action Enables Cross-Embodiment VLA Training from Human EgoVideos

运动聚焦的潜在动作使跨实体VLA训练能从人类自我中心视频中学习

Runze Xu, Yiluo Zhang, Jian Wang, Yu Wang, Jincheng Yu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Tianfu Jiangxi Laboratory（天府江西实验室） 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 提出基于潜在动作的框架，利用混合解耦VQ-VAE从无标签人类视频中提取通用动作先验，通过意图-感知解耦策略减少动作幻觉，仅需50条轨迹即可适配下游任务。

Comments Accepted by IROS 2026

VLA-Corrector: Lightweight Detect-and-Correct Inference for Adaptive Action Horizon

VLA-Corrector：面向自适应动作视界的轻量级检测与校正推理

Yi Pan, Miao Pan, Qi Lu, Jiaming Huang, Man Zhang, Siteng Huang, Xin Li, Jie Zhang, Yongliang Shen, Xuhong Zhang, Wenqi Zhang

机构 * OmniAI Group of ZJU ACES Lab（浙江大学ACES实验室OmniAI组） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） 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VLA-Corrector，一种轻量级校正推理框架，通过潜在空间视觉监控和在线梯度引导，实现事件触发的自适应动作视界，在不修改骨干策略权重的情况下，中断复合错误并提升鲁棒性。

Comments 22 pages, 14 figures

Neuro-Symbolic Safety Guidance for Vision-Language-Action Models via Constrained Flow Matching

基于约束流匹配的视觉-语言-动作模型神经符号安全引导

William English, Hao Zheng, Rickard Ewetz

机构 * UCF. EDU（UCF教育机构） 纠错

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模型缺乏有效安全措施的问题，提出神经符号安全引导机制，通过约束流匹配在去噪过程中修正轨迹，实现预测性避碰，在SafeLIBERO上显著提升安全性和任务成功率。

VLSA: Vision-Language-Action Models with Plug-and-Play Safety Constraint Layer

VLSA: 具有即插即用安全约束层的视觉-语言-动作模型

Songqiao Hu, Zeyi Liu, Shuang Liu, Jun Cen, Zihan Meng, Shihefeng Wang, Xiang Li, Xiao He

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学智能与机器人研究院） ； TetraBOT ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 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AEGIS架构，通过控制屏障函数构建即插即用安全约束层，集成到VLA模型中保证安全性与任务性能，在SafeLIBERO基准上障碍物避免率提升超50%，任务成功率提升近10%。

Comments Accepted by IROS 2026

Transport Discrepancy as a Reliability Signal for Vision-Language-Action Models

传输差异作为视觉-语言-动作模型的可靠性信号

Wanpeng Zhang, Ye Wang, Hao Luo, Haoqi Yuan, Yicheng Feng, Chaoyi Xu, Sipeng Zheng, Qin Jin, Zongqing Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； BeingBeyond 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DiG模块，通过计算切片Wasserstein传输代价作为可靠性信号，利用指数门控调节特征细化和训练损失，在分布偏移和长时域任务中显著提升VLA模型成功率。

Learning to Move Before Learning to Do: Task-Agnostic pretraining for VLAs

先学移动再学做事：面向VLA的任务无关预训练

Junhao Shi, Siyin Wang, Xiaopeng Yu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出任务无关预训练（TAP）框架，先通过自监督逆动力学从廉价无标签交互数据学习可迁移运动先验，再用少量专家数据将先验与语言对齐，显著降低VLA模型对专家演示的依赖。

Comments Accepted to ICML 2026, 21 pages,6 figures

WorldSample: Closed-loop Real-robot RL with World Modelling

WorldSample：基于世界建模的闭环真实机器人强化学习

Yuquan Xue, Le Xu, Zeyi Liu, Zhenyu Wu, Zhengyi Gu, Xinyang Song, Bofang Jia, Ziwei Wang

机构 * PINE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学电气与电子工程学院PINE实验室） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学电子工程系） ； School of Automation, Central South University, Changsha, China（中南大学自动化学院） ； School of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 提出WorldSample框架，通过物理 rollout、世界模型生成与策略改进的闭环，结合策略节奏学习（PPL）调节训练，在接触性精密操作任务中成功率提升28%，训练步数减少59%。

Comments 16 pages, 9 figures, conference paper

SPLC: Social Preference Learning for Crowd Robot Navigation

SPLC：面向人群机器人导航的社会偏好学习

Zixuan Chen, Hao Fu, Haiwen Hu, Shiquan Zheng

机构 * Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-time Industrial System（湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出SPLC算法，通过社会偏好反馈机制自动生成偏好数据，消除详细奖励设计需求，提升离线强化学习在人群导航中的社会合规性。

One Demonstration Is Enough for Real-World Robotic Reinforcement Learning

一个演示足以实现真实世界机器人强化学习

Yuwan Liu, Hongze Yu, Song Liu, Yuhan Wang, Junge Zhang, Yaodong Yang, Yuanpei Chen, Ceyao Zhang

机构 * National Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能国家重点实验室） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； PKU-PsiBot Joint Lab（北大-鹏城实验室联合实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出AutoSERL框架，仅需一个演示即可自动化真实世界机器人强化学习，通过滑动窗口干预、安全恢复和自动终止机制，在六个接触密集型任务上超越基线方法。

DecompRL: Solving Harder Problems by Learning Modular Code Generation

DecompRL: 通过学习模块化代码生成解决更难的问题

Juliette Decugis, Fabian Gloeckle, Francis Bach, Taco Cohen, Gabriel Synnaeve

机构 * FAIR at Meta ； Inria, \'Ecole Normale Sup\'erieure 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：world model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出DecompRL算法，通过强化学习将问题分解为可复用的子函数，重组模块生成候选解，将GPU瓶颈转移至CPU评估，在LiveCodeBench和CodeContests上超越标准RL基线。

CoRe: Combined Rewards with Vision-Language Model Feedback for Preference-Aligned Reinforcement Learning

CoRe: 结合视觉语言模型反馈的复合奖励用于偏好对齐强化学习

Hexian Ni, Tao Lu, Yinghao Cai

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

AI总结 提出CoRe框架，将奖励分解为基于任务知识的正式奖励和从观察中学习的残差奖励，利用视觉语言模型迭代优化奖励，实现无需人工的偏好对齐，在机器人操作任务中优于现有方法。

Comments ICML 2026

Evidence-State Rewards for Long-Context Reasoning

证据状态奖励用于长上下文推理

Ya Gao, Pekka Marttinen

机构 * Aalto University（阿alto大学） 纠错

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

AI总结 提出Maven框架，通过可编辑证据记忆和动作级状态转移奖励，优化长上下文推理中的证据导航，优于仅结果强化学习和证据识别基线。

Comments Under review

When Does Predictive Inverse Dynamics Outperform Behavior Cloning?

何时预测性逆动力学优于行为克隆？

Lukas Schäfer, Pallavi Choudhury, Abdelhak Lemkhenter, Chris Lovett, Somjit Nath, Luis França, Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça, Alex Lamb, Riashat Islam, Siddhartha Sen, John Langford, Katja Hofmann, Sergio Valcarcel Macua

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Universitygrow 纠错

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

AI总结 本文通过理论分析解释了预测性逆动力学模型（PIDM）为何在行为克隆（BC）失败时表现更优，归因于偏差-方差权衡，并实验验证了PIDM在样本效率上的显著优势。

Comments To be published in proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

Visually Grounded Self-Reflection for Vision-Language Models via Reinforcement Learning

基于强化学习的视觉语言模型视觉接地自反思

Liyan Tang, Fangcong Yin, Greg Durrett

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出VRRL框架，通过随机掩码轨迹前缀和缓冲回滚机制，增强视觉语言模型在分布外场景下的视觉接地自反思能力，显著提升准确率。

VLM-AR3L: Vision-Language Models for Absolute and Relative Rewards in Reinforcement Learning

VLM-AR3L：用于强化学习中绝对和相对奖励的视觉-语言模型

Kuan-Chen Chen, Winston Chen, Wei-Fang Sun, Min-Chun Hu

机构 * National Tsing Hua University（国立清华大学） ； NVIDIA AI Technology Center (NVAITC)（英伟达AI技术中心） 纠错

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

AI总结 提出VLM-AR3L框架，利用视觉-语言模型从偏好标签中学习绝对和相对奖励，结合状态评估与比较监督，在多种基准任务中优于先前方法。

Comments Accepted at IJCAI 2026. Project website: https://vlm-ar3l.github.io/

Theory of collective learning in populations of adaptive agents

自适应智能体群体中的集体学习理论

Gerhard Jung, Johann Asnacios, Misaki Ozawa, Olivier Dauchot, Eric Bertin

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)

AI总结 通过扩展动力学理论，研究同质活性智能体群体通过交换策略和记忆进行分散式学习以实现宏观目标的过程，推导出策略分布的演化方程，并揭示有效奖励函数的关键作用。

ManipArena: Comprehensive Real-world Evaluation of Reasoning-Oriented Generalist Robot Manipulation

ManipArena: 通用机器人操作的综合现实世界评估

Yu Sun, Meng Cao, Yang Ping, Kaidong Zhang, Qingxuan Chen, Rongtao Xu, Liangwang Ruan, Xuecheng Chen, Dongxiu Liu, Yunxiao Yan, Zunnan Xu, Runze Xu, Charles Yang, Peilun Zhang, Xiaofan Li, Ruyi Gan, Liang Ma, Yuehao Yin, Jincheng Yu, Lufang Chen, Yuxin Liang, Peng Zhai, Hao Wang, Ivan Laptev, Ian Reid, Qian Wang, Xiaodan Liang

机构 * SYSU（中山大学） ； X SQUARE ROBOT ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Thsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 ManipArena通过标准化框架解决现有评估不足问题，提供真实场景下的多任务测试与多级泛化能力，支持长时移动操作与传感诊断，促进视觉-语言-动作模型和世界模型的发展。

Comments Technical report for CVPR 2026 Challenge ManipArena

CoFL-S: Spatially Queryable Sector Flow Fields for Local Language-Conditioned Navigation

CoFL-S: 用于局部语言条件导航的空间可查询扇区流场

Haokun Liu, Zhaoqi Ma, Yicheng Chen, Wentao Zhang, Masaki Kitagawa, Zicen Xiong, Jinjie Li, Moju Zhao

机构 * Dragon Lab, Department of Mechanical Engineering, The University of Tokyo（龙实验室，机械工程系，东京大学） 纠错

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

AI总结 提出CoFL-S，一种低层级视觉-语言-动作框架，通过预测机器人局部可见扇区上的语言条件流场并滚动生成连续轨迹，在连续时间Habitat基准测试中优于动作令牌和动作块基线，并实现零样本真实世界部署。

Comments 27 pages, 13 figures

QuadRocket: An Aerial Robotic Testbed for Adaptive Thrust-Vector Control of Rocket-Like Vehicles

QuadRocket：用于火箭类飞行器自适应推力矢量控制的空中机器人试验台

Pedro Santos, Joel Reis, Paulo Oliveira, Carlos Silvestre

机构 * ISR, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa（里斯本大学高等技术学院ISR） ； LAETA ； LARSyS 纠错

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

AI总结 提出QuadRocket四旋翼火箭原型，通过自适应反步控制器实现未知扰动下的轨迹跟踪，并验证其作为推力矢量控制试验台的适用性。

Comments Paper accepted for publication in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

MetaTune: Adjoint-based Meta-tuning via Robotic Differentiable Dynamics

MetaTune: 通过机器人可微动力学进行基于共轭的元调优

Xiexin Peng, Bingheng Wang, Tao Zhang, Que Dong, Ying Zheng

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； The Shenzhen Huazhong University of Science and Technology Research Institute（华中科技大学深圳研究院） 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MetaTune框架，通过可微闭环元学习实现反馈控制器与扰动观测器的联合自调优，减少计算复杂度并提升鲁棒性。

Learning 3D-Gaussian Simulators from RGB Videos

从RGB视频学习3D高斯模拟器

Mikel Zhobro, Andreas René Geist, Georg Martius

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

AI总结 提出3DGSim，一种从多视角RGB视频直接学习物理交互的3D模拟器，统一了3D场景重建、粒子动力学预测和视频合成，能泛化到未见过的多体交互和新场景编辑。

QFedAgent: Quantum-Enhanced Personalized Federated Learning for Multi-Agent Activity Recognition

QFedAgent: 量子增强的个性化联邦学习用于多智能体活动识别

Quoc Bao Phan, Tuy Tan Nguyen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； FAMU-FSU College of Engineering, Florida State University（佛罗里达州立大学工程学院） 纠错

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

AI总结 提出QFedAgent混合量子-经典个性化联邦学习框架，通过变分量子电路融合模块减少参数开销，在非独立同分布多模态数据上实现97.7%准确率。

Robust Image Processing Techniques for Construction Environment Monitoring Using Underwater Robots

用于水下机器人施工环境监测的鲁棒图像处理技术

Seunghee Yun, Geonmo Yang, Juhui Lee, Changbeom Park, Jeahyung Choi, Younggun Cho

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

AI总结 提出一种针对水下机器人施工环境监测的鲁棒图像处理框架，通过分阶段建模前向散射和海洋雪退化，使用合成数据重训练联合ID网络，并应用轻量级后处理，在真实水下数据集上提升视觉质量和UIQM分数。

Comments 8 pages, 9 figures

BuilderBench: The Building Blocks of Intelligent Agents

BuilderBench：智能体的构建模块

Raj Ghugare, Roger Creus Castanyer, Catherine Ji, Kathryn Wantlin, Jin Schofield, Karthik Narasimhan, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 提出BuilderBench基准，通过开放式探索训练智能体构建结构，实验表明现有前沿语言模型和强化学习算法无法解决任何非平凡任务。

Comments Blogpost: https://rajghugare19.github.io/builderbench and Code: https://github.com/rajghugare19/builderbench

Seek to Segment: Active Perception for Panoramic Referring Segmentation

寻求分割：全景指代分割的主动感知

Song Tang, Shuming Hu, Xincheng Shuai, Henghui Ding, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出主动全景指代分割任务，通过记忆增强智能体PanoSeeker结合视觉语言模型与空间记忆，实现高效搜索与分割。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://henghuiding.com/APRS/

SimWorlds: A Multi-Agent System for Dynamic 3D Scene Creation

SimWorlds: 一个用于动态3D场景创建的多智能体系统

Chunjiang Liu, Xiaoyuan Wang, Haoyu Chen, Yizhou Zhao, Ming-Hsuan Yang, László A. Jeni

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架SimWorlds，通过规划-编码-审查流程和运行时状态检查工具，从文本生成动态4D场景，并引入基准4DBuildBench评估视觉保真度和物理一致性。

Comments 20 pages, 3 figures. Project page: https://dynsimworlds.github.io

From Forgeries to Foundation Models: A Systematic Survey of Identity Document Attack and Detection

从伪造到基础模型：身份证件攻击与检测的系统性综述

Gourab Das, Pavan Kumar C, Raghavendra Ramachandra

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

AI总结 本文系统综述了身份证件伪造攻击（物理呈现、数字注入、生成式合成）及检测方法，揭示了基准与现实间的差距，并发现最强模型在零样本场景下APCER超25%。