机器人 / 具身智能

Are LLMs Ready for Conflict Monitoring? Empirical Evidence from West Africa

大语言模型是否准备好进行冲突监测？来自西非的实证证据

Hoffmann Muki, Olukunle Owolabi

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

AI总结 研究评估多个大语言模型在尼日利亚和喀麦隆冲突事件分类中的表现，发现普通模型有错误合法化偏差，领域适应模型有行为者选择偏差，输出对地理特定词汇框架敏感，当前模型不适用于冲突监测，呼吁针对性改进。

Journal ref The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT 2026), June 25-28, 2026, Montreal, QC, Canada. ACM, New York, NY, USA

Difix3D-W: Distractor-Free Few-Shot 3D Gaussian Splatting in the Wild

野外稀疏视角3D高斯点云生成

Wongi Park, Jordan A. James, Myeongseok Nam, Minjae Lee, Soomok Lee, Sang-Hyun Lee, William J. Beksi

机构 * University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） ； GenGenAI ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Kennesaw State University（肯纳邦斯州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种针对无约束真实场景的3D稀疏视角合成框架，通过引入扩散模型和瞬时掩码提升3D表示质量，实现高保真3D渲染。

Comments 16 pages, 16 figures, and 14 tables

HUGE-Bench: A Benchmark for High-Level UAV Vision-Language-Action Tasks

HUGE-Bench: 面向高级无人机视觉-语言-动作任务的基准测试

Jingyu Guo, Ziye Chen, Ziwen Li, Zhengqing Gao, Jiaxin Huang, Hanlue Zhang, Fengming Huang, Yu Yao, Tongliang Liu, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Melsy Tech（Melsy科技） ； MBZUAI ； Navlyn ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 提出HUGE-Bench基准，通过4个数字孪生场景和8个高级任务，评估无人机在简洁语言指令下执行安全、过程导向的复杂轨迹能力，并引入过程导向和碰撞感知指标，揭示现有VLA模型在高级语义完成和安全执行上的显著差距。

GaussianArt: Unified Modeling of Geometry and Motion for Articulated Objects

高斯艺术：关节物体几何与运动的统一建模

Licheng Shen, Saining Zhang, Honghan Li, Peilin Yang, Zihao Huang, Zongzheng Zhang, Hao Zhao

机构 * BAAI（百度人工智能研究院） ； AIR, THU（清华大学人工智能研究院） ； NTU（国立台湾大学） ； BIT（北京理工大学） ； HUST（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 研究关节物体重建，此前方法解耦几何与运动，本文用关节3D高斯联合建模，提升运动分解鲁棒性，支持多达20个部件的物体，还提出新基准测试，实验表明该方法在多任务中精度更优。

Comments 3DV 2026 Project Page: https://sainingzhang.github.io/project/gaussianart/

Orchestrating Communication, Computing, and Energy Transfer for Wireless-Powered 6G Closed-Loop Controls

用于无线供电6G闭环控制的通信、计算和能量传输编排

Chengleyang Lei, Wei Feng, Yanmin Wang, Yunfei Chen, Xiaoyu Liu, Liuguo Yin, Ning Ge

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 研究无线供电的传感-通信-计算-控制（SC3）闭环系统，考虑计算、通信和能量传输耦合，用线性二次调节器（LQR）成本为指标，联合优化多参数，提出框架和算法提升控制性能。

Learning-Based Automated Adversarial Red-Teaming for Robustness Evaluation of Large Language Models

基于学习的自动化对抗红队测试用于大型语言模型的鲁棒性评估

Zhang Wei, Hanxuan Chen, Peilu Hu, Zhenyuan Wei, Chenwei Liang, Jiayi Gu, Wenqian Weng, Jacqueline Pang, Hao Yan, Li Mei, Shengning Lang, Kuan Lu, Xi Xiao, Zhimo Han, Yijin Wang, Yichao Zhang, Chen Yang, Zhenyu Yu, Riyang Bao, Xinyuan Song, Junfeng Hao, Mu-Jiang-Shan Wang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Hunan University（湖南大学） ； Shenzhen Kaihong Digital Industry Development Co., Ltd.（深圳凯鸿数字产业开发有限公司） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Stevens Institute of Technology（斯蒂文斯理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Zhengzhou University of Light Industry（郑州轻工业大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； AI Safety Research Lab, Institute of Advanced Computing（高级计算研究所人工智能安全研究实验室） ； University of Malaya（马来亚大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Department of Nephrology, Affiliated Hospital of Guangdong Medical University（广东医学院附属医院肾内科） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出一种学习驱动的自动化红队测试框架，用于高效发现大型语言模型的漏洞，通过元提示引导的对抗性提示生成和分层执行检测流程，在六个威胁类别中实现标准化评估，实验发现47个漏洞，包括21个高严重性失败和12种新攻击模式。

Comments ACL ARR minor revision

Semantic-Guided Progressive Object Removal with Gaussian Splatting

基于高斯点云的语义引导渐进式物体移除

Xianliang Huang, Chen Xiao, Yuanxiang Ni, Guanming Liu, Mingkai Liu, Dikai Fan, Xiao Liu, Hao Zhang

机构 * PICO, ByteDance Inc.（字节跳动公司PICO） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出结合语义引导块匹配与区域渐进式细化的框架用于3D物体移除。利用DINOv2编码语义指导，通过RPR策略分区域优化，基于高斯点云实现高效重建，在物体移除上性能优于现有高斯方法。

Comments 8 pages, 4 figures

Metallic Ultrasound Waveguides as a Distributed Tactile Sensing Platform for Contact Localization, Force Estimation, and Material Class Discrimination

金属超声波波导作为用于接触定位、力估计和材料类别识别的分布式触觉传感平台

Alexandros Rosakis, Alessio Tamborini, Basile Fakhoury, Cole Bailey, Morteza Gharib

机构 * Division of Engineering and Applied Science, Caltech（加州理工学院工程与应用科学部） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究金属超声波波导作分布式触觉传感器，用圆柱压头测试其对不同力和材料单点及多点接触的声学响应，可实现接触定位、力估计和材料类别识别。

Constrained Flow Matching via Lagrangian Dual Flows

通过拉格朗日对偶流进行约束流匹配

Vince Kurtz, Alexander Davydov

机构 * DePaul University（德保罗大学） ； Rice University（里士满大学） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究在生成建模中加入推理时约束的问题，提出基于拉格朗日对偶动力学的拉格朗日对偶流技术，能保证非线性约束满足，算法简单有效并建立新理论联系。

Inverse Design of Metainterfaces for Static Friction Control: Beyond the Hertzian Limit

面向静态摩擦控制的反向设计Metainterfaces：超越赫茨极限

Jacopo Bilotto, Arnav Singhal, Joaquin Garcia-Suarez, Gaëtan Cortes, Lucas Fourel, Jean-François Molinari

机构 * Institute of Civil Engineering, Institute of Materials, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（土木工程研究所、材料研究所、洛桑联邦理工学院（EPFL）） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种反向设计摩擦学Metainterfaces的方法，通过非线性宏观响应突破传统赫茨接触的限制，利用可微接触力学引擎和二次优化器实现可编程接触行为，通过正则化物理梯度发现复杂摩擦定律的非标准拓扑结构。

Comments 19 pages, 8 figures

AsymLoc: Towards Asymmetric Feature Matching for Efficient Visual Localization

AsymLoc：迈向高效视觉定位的非对称特征匹配

Mohammad Omama, Gabriele Berton, Eric Foxlin, Yelin Kim

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AsymLoc框架，通过几何驱动匹配目标和联合检测器-描述符蒸馏目标，实现轻量学生模型与大教师模型的非对称特征匹配，提升视觉定位效率与精度。

Mechanistic Foundations of Goal-Directed Control

目标导向控制的机理基础

Alma Lago

机构 * Cajal Neuroscience Center (CNC), CSIC（卡哈尔神经科学中心（CNC），西班牙国家科研中心） ； Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of the Basque Country (UPV/EHU)（巴斯克大学计算机科学与人工智能系） 纠错

专题命中 其他机器人 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探讨了目标导向控制的机理基础，通过婴儿运动学习模型，揭示了因果控制电路的形成机制及相变行为，提出了任务需求依赖的路由仲裁方法。

Comments arXiv admin note: this submission has been removed by arXiv administrators due to disputed authorship raised by the submitting author's institution

A Comprehensive Study of Implementation Bugs in Multi-modal Agents

多模态智能体中实现错误的综合研究

Suwan Li, Lei Bu, Shangqing Liu, Yile Wang, Guangdong Bai, Fuman Xie, Kai Chen, Chang Yue

专题命中 其他机器人 ：robotics(abstract)

AI总结 针对多模态智能体实现错误缺乏系统研究的问题，收集34个智能体，从1268个问题报告中识别出158个错误，开发分类法，实现MATester工具，为多模态智能体错误分类、预防和修复提供参考。