机器人 / 具身智能

RynnWorld-4D: 4D Embodied World Models for Robotic Manipulation

RynnWorld-4D：用于机器人操作的4D具身世界模型

Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Siteng Huang, Xin Li, Deli Zhao, Zhongyu Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对开放世界机器人操作，提出RynnWorld-4D生成模型，通过RGB-DF捕捉4D动态，其具三分支架构，还整理数据集并提出RynnWorld-4D-Policy，实验证明该模型在时空预测及实际操作任务中表现出色。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnWorld-4D.github.io, Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnWorld-4D

From Passive Observer to Active Critic: Reinforcement Learning Elicits Process Reasoning for Robotic Manipulation

从被动观察者到主动批评者：强化学习激发机器人操作的过程推理

Yibin Liu, Yaxing Lyu, Daqi Gao, Zhixuan Liang, Weiliang Tang, Shilong Mu, Xiaokang Yang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xspark AI 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出PRIMO R1框架，通过强化学习使视频MLLMs成为主动批评者，提升机器人操作中长期任务的监督准确性，实验表明其在过程推理和零样本泛化方面表现优异。

Comments Accepted to ECCV 2026. 32 pages

Preference-Calibrated Human-in-the-Loop Reinforcement Learning for Robotic Manipulation

偏好校准的人机协同强化学习用于机器人操作

Zeyi Liu, Guangyao Liu, Yinuo Qu, Yuquan Xue, Bofang Jia, Chunhua Yang, Weihua Gui, Keke Huang, Ziwei Wang

机构 * Central South University（中南大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出PACT框架，通过干预隐式偏好信号进行信用重分配和策略对齐，提升人机协同强化学习的样本效率和性能。

Do Robots Really Need Anthropomorphic Hands? A Comparison of Human and Robotic Hands

机器人真的需要拟人化的手吗？人类手与机器人手的比较

Alexander Fabisch, Wadhah Zai El Amri, Chandandeep Singh, Nicolás Navarro-Guerrero

机构 * Robotics Innovation Center, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)（德意志人工智能研究中心机器人创新中心） ； Leibniz Universität Hannover, L3S Research Center（汉诺威莱布尼茨大学L3S研究中心） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文通过比较人类手与机器人手的生物力学、感知和控制机制，探讨机器人是否需要拟人化手，发现复杂的手部设计并非所有任务所必需，而手部机制的复杂性与执行任务的广度相关，同时指出传感器集成和智能操作策略仍需进一步研究。

Journal ref Journal of Intelligent and Robotic Systems 112 (2026)

LAMP: Latent Motion Prior-Guided Real-World Learning for Dexterous Hand Manipulation

LAMP：用于灵巧手部操作的潜在运动先验引导的现实世界学习

Xinye Yang, Zhiyuan Ma, Hongze Yu, Yuanpei Chen, Yaodong Yang, Xiaojie Chai, Xinlei Chen, Chao Yu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； PsiBot 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对灵巧手部现实世界学习易出错的问题，提出含潜在运动先验模块的三阶段学习框架LAMP，先预训练模块，再训练视觉运动策略并通过在线残差RL改进，在真实机器人任务中取得高成功率，提升了学习效果。

Comments 17 pages, 11 figures

HumanoidUMI: Bridging Robot-Free Demonstrations and Humanoid Whole-Body Manipulation

HumanoidUMI：连接无机器人示范与人形全身操作

Hongwu Wang, Chenhao Yu, Youhao Hu, Jiachen Zhang, Yuanyuan Li, Shaqi Luo

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出HumanoidUMI，一种便携无机器人的框架，利用VR设备和UMI夹爪收集人类关键点轨迹、腕部观察和夹爪动作，训练高层策略预测未来关键点并映射到机器人全身参考，实现人形全身技能学习。

Comments This work was intended as a replacement of arXiv:2605.03452 and any subsequent updates will appear there

HANDFUL: Sequential Grasp-Conditioned Dexterous Manipulation with Resource Awareness

HANDFUL: 有意识资源利用的顺序抓取-条件灵活操作

Ethan Foong, Yunshuang Li, Hao Jiang, Gaurav S. Sukhatme, Daniel Seita

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出HANDFUL框架，通过资源感知抓取提升多任务操作的灵活性和鲁棒性，结合仿真与现实验证其有效性。

Learning 4D Geometric Priors for Inference-Efficient World Action Models

学习用于高效推理世界行动模型的4D几何先验

Jianjun Zhang, Jian Zhu, Taiyi Su, Chong Ma, Zitai Huang, Yi Xu, Hanli Wang

机构 * Midea AI Research Centers（美的人工智能研究中心） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究针对世界行动模型在捕捉操作所需几何信息不足的问题，提出MECo-WAM模型，通过注入4D几何先验、采用多专家协同训练等方法，在不增加推理成本的情况下提升了机器人操作性能。

Comments 9 pages, 6 figures

Temporal steering of entanglement decay with single-shot control

单次控制下纠缠衰减的时间调控

Saumya Ranjan Behera, Kallol Sen, Animesh Sinha Roy, Snigdhadev Ray, Ashutosh Singh, A. R. P. Rau, Urbasi Sinha

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 研究通过单次局部酉操作的时机来调控开放量子系统纠缠衰减轨迹，开发含时框架并推导解析条件，实验实现类关联阻尼机制演示相关转变，确立时间调控为退相干控制范例及展示操作优势。

Comments Manuscript: 19 pages, 18 figures, Supplementary: 16 pages, 14 figures. This is a combined version of arXiv:2505.16622 and arXiv:2505.16623 and is closest to the version accepted in Physical Review A

Journal ref Physical Review A 114, 012416 (2026)

$π_0$-EqM: Equilibrium Matching for Closed-Loop Vision-Language-Action Control

$\pi_0$-EqM：闭环视觉-语言-动作控制的均衡匹配

Huanming Liu, Congsheng Xu, Jianmin Ji, Yao Mu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出$\pi_0$-EqM，用均衡匹配解码器替换$\pi_0$中的流匹配专家，在固定预算下提升机器人操作成功率，并发现残差与成功率之间的非单调关系。

Comments Preprint. 5 pages, 3 figures

First Plan Then Evaluate: Multi-Target Planning with Post-Planning Success Evaluation Improves Learning-Based Grasping Pipelines

先规划再评估：通过规划后成功评估的多目标规划改进基于学习的抓取管道

Martin Matak, Mohanraj Devendran Shanthi, Karl Van Wyk, Tucker Hermans

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究自主多指抓取问题，提出先规划到一组抓取目标，再由评估器估计成功可能性，机器人执行最可能成功轨迹的框架，该方法在多方面优于传统框架且能推广到新环境。

Poster: Mind the Gap -- Characterizing the Temporal Blind Spot Between GSB and DNS Resolution

海报：注意差距——刻画谷歌安全浏览（GSB）与域名系统（DNS）解析之间的时间盲点

Tomer Gal, Fujiao Ji, Doowon Kim, Harel Israel Berger

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；navigation(abstract)

AI总结 研究刻画谷歌安全浏览与DNS解析间时间差距，通过数据包捕获分析发现约79%测量有正时间差距，DNS响应滞后，复杂解析中或有安全隐患，为研究浏览器安全机制中基于时间的风险及缓解措施奠定基础。

Comments To appear in the proceedings of the 23rd Conference on Detection of Intrusions and Malware & Vulnerability Assessment (DIMVA '26)

WAM4D: Fast 4D World Action Model via Spatial Register Tokens

WAM4D：通过空间注册令牌实现快速4D世界动作模型

Ying Li, Xiaobao Wei, Jiajun Cao, Hao Wang, Xiaowei Chi, Chengyu Bai, Qianpu Sun, Jiajun Li, Xiaojie Zhang, Peidong Jia, Jian Tang, Sirui Han, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出WAM4D，利用轻量级空间注册令牌将预训练几何先验迁移至因果视频-动作变换器，实现高效4D世界动作建模，在RoboTwin 2.0和真实操作任务中提升空间一致性并保持快速推理。

Comments 15 pages, 7figures, 9tables

RoboTALES: Learning Reasoning-Guided Robot Policies via Task-Aligned Simulated Futures

RoboTALES：通过任务对齐的模拟未来学习推理引导的机器人策略

Hanan Gani, Tejal Kulkarni, Madhoolika Chodavarapu, Nicklas Hansen, Manmohan Chandraker

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对预训练视频生成模型用于机器人策略规划的局限，提出RoboTALES框架，通过基于分层语言模型的规划器和基于视觉语言模型的评论家两大创新，学习任务对齐的模拟未来以训练机器人策略，在多样操纵任务中表现优于现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026

DexTele: A Dual-Arm Dexterous Teleoperation System Based on Motion Retargeting and Adaptive Force Control

DexTele：一种基于运动重定向和自适应力控制的双臂灵巧遥操作系统

Yuanchuan Lai, Qing Gao, Ziyan Liang, Xianfeng Cheng, Junjie Hu, Zhaojie Ju

机构 * School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） ； School of Computing, University of Portsmouth（计算学院，朴茨茅斯大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对双臂灵巧遥操作中运动重定向和抓取的挑战，提出DexTele系统，通过视觉运动重定向模块和自适应抓取模块，结合运动图编码器、视觉语言模型等技术，实现多平台精确运动重定向与柔顺抓取。

KYON: Semi-Modular Wheel-Legged Quadruped With Agile Bimanual Capability

KYON: 具有敏捷双臂能力的半模块化轮腿四足机器人

Luca Rossini, Arturo Laurenzi, Francesco Ruscelli, Yifang Zhang, Jingcheng Jiang, Giovanbattista Gravina, Lorenzo Baccelliere, Corrado Burchielli, Stefano Cordasco, Luca Muratore, Nikos Tsagarakis

机构 * Humanoids and Human Centered Mechatronics, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia（人机一体化机械系统，意大利理工研究院） ； Advanced Robotics Facility, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia（先进机器人设施，意大利理工研究院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出KYON半模块化轮腿四足机器人，通过基座致动器与传动机构降低远端惯量，结合全身控制与强化学习策略实现动态运动与双臂操作。

AutoSpec: Safety Rule Evolution for LLM Agents via Inductive Logic Programming

AutoSpec: 通过归纳逻辑编程实现LLM智能体的安全规则演化

Pingchuan Ma, Zhaoyu Wang, Zimo Ji, Yuguang Zhou, Zhantong Xue, Zongjie Li, Shuai Wang, Xiaoqin Zhang

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AutoSpec框架，利用归纳逻辑编程引导的CEGIS自动演化专家定义的安全规则，平衡精确率和召回率，在代码执行和具身智能体领域将F1提升至0.98和0.93，减少高达94%的误报。

SEVRA-BENCH: Social Engineering of Vulnerabilities in Review Agents

SEVRA-BENCH：审查智能体中的社会工程漏洞

Rui Melo, Riccardo Fogliato, Sean Zhou, Pratiksha Thaker, Zhiwei Steven Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft Core AI（微软核心人工智能） ； Amazon AWS（亚马逊AWS） ； Databricks 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SEVRA-BENCH基准，通过社会工程攻击框架评估LLM代码审查智能体拒绝恶意PR的能力，发现闭源与开源模型间存在显著安全差距。

A Comparative Study of EMG- and IMU-based Gesture Recognition at the Wrist and Forearm

基于肌电图和惯性测量单元的手腕和前臂手势识别比较研究

Soroush Baghernezhad, Elaheh Mohammadreza, Vinicius Prado da Fonseca, Ting Zou, Xianta Jiang

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究基于IMU信号的手势识别潜力，通过比较不同肌肉群，发现其含足够信息用于静态手势识别，肌腱诱导微运动是主要贡献因素，该研究为多领域手势识别及假肢可用性提升提供新可能。

Agents at Risk: How Users Unwittingly Undermine LLM Safety

处于风险中的智能体：用户如何在不知情的情况下破坏大语言模型的安全性

Fengchao Chen, Tingmin Wu, Van Nguyen, Surya. Nepal, Carsten Rudolph

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract,comments)

AI总结 研究基于大语言模型的智能体安全问题，介绍用户中继上下文操纵攻击，通过让良性用户在请求中传递对抗性内容，实验表明该攻击在多种防御下优于提示注入基线，揭示当前智能体框架设计缺陷。

Comments User-relayed Context Manipulation; LLM-based Agents; Agent Security; Human Factors in Cybersecurity; Web-Use Agents; Planning Agents

ProvICS: A Provenance-based Intrusion Detection for Industrial Control Systems

ProvICS：一种基于溯源的工业控制系统入侵检测方法

Md Neyamul Islam Shibbir, Deepak K Tosh

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对工业控制系统因信息技术与运营技术融合面临多阶段网络攻击，且基于溯源的入侵检测系统在工业网络物理系统中适用性待探索的问题，提出ProvICS多模态溯源数据集，经实验验证其能有效检测攻击事件，填补现有基准空白。

Teaching LTL and ω-automata with Spot

使用Spot教授线性时态逻辑和ω自动机

Alexandre Duret-Lutz

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究如何利用Spot库教授线性时态逻辑和ω自动机，核心方法是借助其可视化能力与Python接口，主要贡献是为相关教学提供了有吸引力的平台。

Comments Demonstration for TEAL'26

Layer 2 Coordinated Trusted Setup for Continuous CRS Generation

用于连续CRS生成的第2层协调可信设置

Khalid Hassan, Sara Rouhani

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究零知识证明系统中连续CRS生成问题，提出L2协调框架，设计并实现基于PBFT协调的ZK-rollup架构的两个协议变体，通过实验证明该架构能可靠完成连续设置并保持L2交易吞吐量稳定。

Comments This paper has been accepted in "The 2nd IEEE 2026 International Conference on Cybersecurity and AI-Based Systems (Cyber-AI 2026)"

Optimism as a Vulnerability: Deceptive Stackelberg Control of UCB Bandit Followers

作为一种脆弱性的乐观主义：UCB 策略跟随者的欺骗性斯塔克尔伯格控制

Şuayp Talha Kocabay, Kerem Yalçın, Talha Rüzgar Akkuş

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究有限 horizon 重复斯塔克尔伯格博弈中 UCB 策略跟随者面对领导者的情况，提出欺骗性领导者机制，通过蜜罐和陷阱阶段操控，使领导者累积效用超经典 SSE 上限，且操纵成本有界，揭示静态与动态激励的不兼容性。

Comments Accepted to the NExT-Game Workshop (New Frontiers in Game-Theoretic Learning) at ICML 2026. To be presented July 11, 2026, Seoul, South Korea

Hybrid quantum floating-point method for sharp arithmetic

用于精确算术的混合量子浮点方法

Gabriele Agliardi, Enrico Prati

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究如何在量子态中编码随机变量，提出混合量子 - 经典的量子浮点表示方法，结合量子与经典寄存器，定义运算确保无溢出，利用经典信息减少精度下降，在相关算法和算术电路设计上取得进展。

Shape Ultrasound with Dynamic Microfluidic Lenses

利用动态微流体透镜实现超声形状控制

Dajun Zhang, Hyunji Shim, Michael Ferolito, Feng Ye, Hongrui Jiang, Chu Ma

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究利用微流体超声透镜系统实现超声场可重构空间调制，通过FPGA控制微泵填充不同液体生成相位模式，集成微流体透镜与单元素换能器展示多种功能，确立了微流体相位调制用于动态超声场控制的优势。

Funneling and Sculpting of Optical Waves Through Non-Magnetic Metasurfaces

通过非磁性超表面对光波进行漏斗效应和塑形

Nasim Mohammadi Estakhri, Nooshin M. Estakhri

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究如何通过非磁性超表面实现光波的漏斗效应和塑形，采用基于电磁厚自对偶超表面的非共振方法，满足自对偶条件实现阻抗匹配传播与无反射能量转移，为电磁能量路由和限制提供策略，有广泛潜在应用。

Tunable Polariton Canalization in Natural van der Waals Oxide

自然范德瓦尔斯氧化物中的可调极子通道化

H. Shiravi, W. Zheng, D. A. Rhodes, L. Balicas, H. D. Zhou, G. X. Ni

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究通过红外纳米成像揭示了alpha-V2O5中平面双曲性，实现无额外处理的极子单向传播，展示了可调极子通道化的新形式。

Comments The authors request withdrawal of this manuscript because one co-author does not agree with its submission in its current form. The manuscript does not reflect the authorized consensus of all contributors, and we therefore request its withdrawal pending resolution of the authorship approval

Total Angular Momentum Coherent State Fields

总角动量相干态场

D. Aguirre-Olivas, G. Mellado-Villaseñor, B. Perez-Garcia, B. M. Rodriguez-Lara

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出基于 $su(2)$ 李代数的总角动量相干态场框架，实现偏振和空间结构的联合控制，通过单一复参数实现连续对称性保持调节。

Comments 14 pages, 5 figures

Journal ref Opt. Lett. 51, 3221--3224 (2026)

A 10 Megahertz Spatial Light Modulator

一个10兆赫兹的空间光调制器

Xin Wei, Zeyang Li, Abhishek V. Karve, Adam L. Shaw, David I. Schuster, Jonathan Simon

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究旨在解决光场快速可编程整形工具缺乏的问题，介绍一种基于宽带光相位调制器和高分辨率二维光谱仪的新空间光调制器，可实现兆赫兹速率等多种功能，为物质快速光学操纵开辟新视野。