机器人 / 具身智能

CLAM: Continuous Latent Action Models for Robot Learning from Unlabeled Demonstrations

CLAM：基于未标记演示的连续潜在动作模型用于机器人学习

Anthony Liang, Pavel Czempin, Matthew M. Hong, Yutai Zhou, Jingzhen Wang, Erdem Biyik, Stephen Tu

机构 * Department of Computer Science, University of Southern California（南加州大学计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（南加州大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 CLAM通过连续潜在动作标签和联合训练动作解码器，有效解决复杂连续控制任务中未标记数据的学习问题，实现在DMControl和MetaWorld等基准及真实机器人上的性能提升。

Comments Latent Action Models, Self-supervised Pretraining, Learning from Videos

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026

RMBench: Memory-Dependent Robotic Manipulation Benchmark with Insights into Policy Design

RMBench: 具有政策设计洞察的内存依赖机器人操作基准

Tianxing Chen, Yuran Wang, Mingleyang Li, Yan Qin, Hao Shi, Zixuan Li, Yifan Hu, Yingsheng Zhang, Kaixuan Wang, Yue Chen, Hongcheng Wang, Junjie Wang, Tianhang Yang, Renjing Xu, Ruihai Wu, Yao Mu, Yaodong Yang, Hao Dong, Ping Luo

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

AI总结 RMBench通过9个涵盖多层级内存复杂度的任务系统评估政策内存能力，提出Mem-0模块化政策支持可控消融研究，揭示现有政策的内存限制及架构设计对内存性能的影响。

Comments website: https://rmbench.github.io/

SemAnCorr: Semantic Anchored Correspondence for Zero-Shot Manipulation Skill Transfer

SemAnCorr：用于零样本操作技能迁移的语义锚定对应方法

Xiaoxiang Dong, William Baron, Hongyi Chen, Uksang Yoo, Jeffrey Ichnowski, Weiming Zhi

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德堡大学互联计算学院） ； College of Engineering, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校工程学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 SemAnCorr是一种无需训练的机器人密集对应框架，通过联合优化建立语义与几何一致的对应关系，在PartNet-Mobility基准上获90.8%语义准确率，可实现可靠的零样本操作技能迁移。

SeedPolicy: Horizon Scaling via Self-Evolving Diffusion Policy for Robot Manipulation

SeedPolicy: 通过自进化扩散策略实现机器人操控的水平扩展

Youqiang Gui, Yuxuan Zhou, Shen Cheng, Xinyang Yuan, Haoqiang Fan, Peng Cheng, Shuaicheng Liu

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Dexmal Inc.（Dexmal公司） ； Independent Researcher（独立研究员） ； UESTC 纠错

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

AI总结 本文提出SEGA模块，通过门控注意力机制提升扩散策略在长时域操控中的表现，实验表明其在RoboTwin 2.0基准上优于现有方法，具有更高的效率和性能。

Comments 17 pages, 13 figures

Self-Evolving Learning for Embodied AI with Criticality Model

基于临界模型的具身智能自进化学习

Linxuan He, Yuying Tian, Lingxiang Fan, Jiaqi Pi, Yinqiao Lu, Shang Su, Mengkai Shi, Shuo Feng

专题命中 机器人操作 ：embodied AI(title,abstract)；manipulation(abstract)

AI总结 本文提出基于临界模型的具身智能自进化学习方法，通过状态级临界模型引导采样易失败场景，在多类具身任务中显著降低失败率，性能优于基线及同类先进模型。

UniCross: Unified Cross-Skill Dexterous Manipulation Synthesis

UniCross：统一跨技能灵巧操作合成

Hui Zhang, Julian Ferchow, Jie Song, Mirko Meboldt

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； inspire AG（inspire AG公司） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本研究提出UniCross框架，将抓取、重定位等四种灵巧操作技能统一建模，提炼出跨技能策略，可泛化到新物体、抗干扰，还能在不同手型间迁移，实现长时程操作。

Comments Project page: https://zdchan.github.io/UniCross/

Critic Architecture Matters: Dual vs. Unified Critics for Humanoid Loco-Manipulation

评论家架构的重要性：双评论家与统一评论家在人形机器人移动操作中的对比

Mehmet Turan Yardımcı

机构 * Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Çukurova University（丘布亚大学） 纠错

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

AI总结 针对人形机器人多目标强化学习，对比统一评论家与双评论家架构，实验表明双评论家策略在到达速度、吞吐量和成功率上显著优于统一评论家，且架构选择比奖励工程影响更大。

Comments Accepted at the ICRA 2026 Workshop on Reinforcement Learning for Imitation Learning (RL4IL), Vienna. 5 pages, 2 figures. v2: corrects the unified-critic run's curriculum level (10 of 40) and per-run environment counts, adds a Confounding Factors section, and softens the causal framing; measurements unchanged. https://mturan33.github.io/critic-architecture-matters/

ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification

ID-Guard：一种通过破坏身份特征来对抗面部操纵的通用框架

Zuomin Qu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Qian Wang, Xiaochun Cao

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

AI总结 本研究针对面部操纵滥用的问题，提出ID-Guard通用框架，通过身份破坏模块生成跨模型可迁移扰动，可防御多种操纵模型并集成到其他任务中。

FA-RDP: A Frequency-Adaptive Reactive Diffusion Policy for Contact-Rich Manipulation

FA-RDP：用于接触丰富操作的频率自适应反应式扩散策略

Lifeng Zhuo, Wendi Chen, Han Xue, Shirun Tang, Jun Lv, Cewu Lu, Chuan Wen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix Ltd.（诺玛特里斯有限公司） 纠错

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

AI总结 FA-RDP 是一种频率自适应反应式扩散策略，通过多频率视觉-力 Transformer 和多模态指标动态调整采样策略，结合流形一致性蒸馏，在接触丰富操作任务中兼顾多模态保留与反应性，实现最高成功率。

Comments Project page: https://fa-rdp.github.io

Static In, Dynamic Out: Counterfactual Action Augmentation for Moving Object Manipulation

静态输入，动态输出：面向运动物体操作的反事实动作增强方法

Woo Chul Shin, Zhenyang Chen, Alfred Cueva, Nadun Ranawaka Arachchige, Yingyan Celine Lin, Benjamin Joffe, Shreyas Kousik, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉运动策略无法适应运动物体操作的问题，提出SIDO反事实动作增强方法，经模拟和真实任务验证，其在提升运动物体操作成功率的同时保留了静态物体操作性能。

MorphQuad: Morphable Quadrotor for Superhuman Maneuverability, Manipulation, and Resiliency

MorphQuad：具有超人机动性、操纵性和弹性的可变形四旋翼飞行器

Jose Diaz Peon Gonzalez Pacheco, Jiawei Xu, Andrew Zhao, Hongyu Zhou, Atharva Navsalkar, Andrew Scheffer, Amrith Malli Reddi, Sashreek Shankar, Yuqing Bao, Vasileios Tzoumas

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在实现具有高机动性、操纵性和弹性的飞行器。核心方法是硬件与控制协同设计，让四旋翼飞行器各旋翼系统独立铰接并采用全局稳定控制等。主要贡献是展示了MorphQuad在多方面的优异性能。

Multi-mode fiber enabled multi-wavelength optical trapping and dynamic manipulation

多模光纤实现多波长光捕获与动态操控

Yikun Shen, Chuangye Zhang, Yuquan Zhang, Jiahui Pan, Siwei Chen, Hongyang Xu, Yixuan Chen, Qi Jin, Xiaocong Yuan, Changjun Min

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

AI总结 该研究提出并实验验证了一种集成端面微透镜的全多模光纤光镊系统，可实现多波长下细胞的稳定捕获与轴向动态操控，为光纤生物光子平台提供了新方案。

ACE-Data-0: Human-Centric Ambient Capture as Embodied Data Engine

ACE-Data-0：以人为中心的环境捕获作为具身数据引擎

Yukang Cao, Haozhe Xie, Beichen Wen, Runmao Yao, Yinghao Liu, Yue Huang, Zhichao Liao, Yunxiang Wang, Haiheng Liu, Xingshun Tian, Dawei Su, Long Zhuo, Dacheng Tao, Xiaogang Wang, Liang Pan, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出以人为中心的具身数据引擎ACE，构建含150小时数据的ACE-Data-0数据集，引入分层基准，暴露现有方法缺陷，为具身AI等领域提供基础。

Comments Project Page: https://ace-data-engine.github.io/ACE-Data-0/

EgoGenesis: Egocentric World-Action Modeling with Online Anchored Projective Memory and Action-3D RoPE

EgoGenesis：基于在线锚定投影记忆与Action-3D RoPE的自我中心世界-动作建模

Zexuan Yan, Yuzhou Wu, Yue Ma, Zonghang He, Kaibo Yin, Xiaobing Tu, Yinggui Wang, Jinkui Ren, Xiantao Zhang, Shijian Wang, Jinghong Liu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tianji KernalMind Co., Ltd.（天机芯智有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EgoGenesis模拟器，通过在线锚定投影记忆与Action-3D RoPE合成自我中心操作视频，扩充训练数据，显著提升了真实机器人单臂、双臂任务的分布外操作成功率。

Comments project page: https://egogenesis.github.io/

DexDirect: Direct Kinesthetic Arm Guidance for Efficient Dexterous Demonstration Collection

DexDirect：用于高效灵巧演示采集的直接运动学手臂引导

Beom Jun Kim, Shiu-Jen Wang, Jonathan Liu, Alvin Zhu, Quanyou Wang, Hanzhang Fang, Feng Xu, Mingzhang Zhu, Yuchen Cui, Dennis W. Hong

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出DexDirect方法，结合直接运动学手臂引导与视觉手部重定向，采集灵巧操作演示的效率更高、认知负荷更低，训练的扩散策略在立方体抓取任务上达到90%成功率。

Comments 8pages, 6 figures

Good Rankers, Bad Objectives: Bilinear Contrastive Critics under Expressive Policy Search

好的排序器，差的目标：表达性策略搜索下的双线性对比评判器

Ayushman Singh, Siddharth Aphale

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Sesame AI（芝麻AI公司） 纠错

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

AI总结 该研究发现双线性对比评判器的排序能力与其优化安全性不匹配，其存在范数漂移等问题，在多任务中无法可靠排序动作，需结合价值校准标量用于动作选择。

PhysOmni: Physics-Grounded Multi-Object Scene Generation from a Single Image with Real-Time Interaction

TelePhysics: 从单张图像生成物理一致的多物体场景 with 实时交互

Xin Zhang, Yabo Chen, Yijie Fang, Wanying Qu, Haibin Huang, Chi Zhang, Feng Xu, Xuelong Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

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

AI总结 本文提出TelePhysics，一种无需训练的框架，通过整体场景级3D重建将单张图像转换为物理一致且可控的视频。该方法通过统一的空间坐标系统表示完整场景几何，解决物体穿透和对齐模糊问题，实现准确的多物体交互和更丰富的复杂控制类型，从而在保持逼真视觉保真度的同时实现实时物理交互预览。

Comments ACMMM 2026. Project page: https://physomni.github.io/

A Robust Placeability Metric for Model-Free Unified Pick-and-Place Reasoning

一种针对无模型统一抓取放置推理的鲁棒放置性度量

Benno Wingender, Nils Dengler, Rohit Menon, Sicong Pan, Maren Bennewitz

机构 * Anonymous Authors（匿名作者） ； Benno Wingender（伯恩诺·温格德尔） ； Nils Dengler（尼尔·登格尔） ； Rohit Menon（罗希特·梅农） ； Sicong Pan（斯冰·潘） ； Maren Bennewitz（马伦·本内维茨） 纠错

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

AI总结 本文提出一种鲁棒的概率放置性度量，通过联合评估稳定性、抓取性和空隙，实现无模型的统一抓取放置推理，并在仿真和真实机器人实验中验证其有效性。

Comments IROS 2026

SharedAssembly: A Data Collection Approach via Shared Tele-Assembly

SharedAssembly：一种通过共享远程装配实现的数据收集方法

Yansong Wu, Xiao Chen, Yu Chen, Hamid Sadeghian, Fan Wu, Zhenshan Bing, Alois Knoll

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

AI总结 SharedAssembly是一种新型共享自主双边远程操作框架，可高效采集高精度小间隙装配数据，消除技能差距，新手操作员使用该框架即可达到甚至超过传统系统中专家的表现。

Comments 7 pages, 6 figures

QuantWAMs: Calibrating at the Right Granularity for World Action Models

QuantWAMs：为世界动作模型校准至合适粒度

Jiacheng Zhou, Jinfan Lv, Ruixuan Li, Longtai Zhang, Yan Wang, Wenqiang Zhang, Lizhe Qi

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； School of Data Science and Engineering, East China Normal University（华东师范大学数据科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出QuantWAMs框架，通过三种校准策略优化后训练量化，在WAMs上实现内存大幅降低与速度提升，同时保持与FP16接近的性能，验证了部署可行性。

Comments 13 pages, 6 figures

EMBL AI Librarian: Life-Sciences Knowledge Layer for AI Agents

EMBL AI Librarian：面向AI智能体的生命科学知识层

Luigi Sigillo, Matteo Silvestri, Francesco Tabaro, Rajat Bhatnagar, Syed Irtaza Mubashar, Matt Jeffryes, Daljit Nijjer, Vittorio Perera, Ola Spjuth, Julio Saez-Rodriguez, Melissa Harrison, Fabio Petroni

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

AI总结 该研究推出EMBL AI Librarian，为AI智能体升级Europe PMC接口，通过LLM统筹检索，在多基准任务中提升性能，代码已公开。

DinoLizer: Separating VAE and Diffusion Artifacts in Generative Inpainting Localization

DinoLizer: 从最佳中学习以实现生成修复的定位

Minh Thong Doi, Vincent Itier, Jan Butora, Jérémie Boulanger, Patrick Bas

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

AI总结 DinoLizer基于DINOv2改进生成修复中的篡改定位，通过滑动窗口和后处理提升鲁棒性，实现更高的IoU性能。

It's Not Just More Demos: Counterfactual Action Sensitivity Coverage for Data-Efficient Robust Robot Imitation

不仅仅是更多演示：用于数据高效的鲁棒机器人模仿的反事实动作敏感性覆盖

Giovanni D'urso, Kaushik Roy, Nicholas Lawrance, Brendan Tidd

机构 * CSIRO Robotics, CSIRO, Australia（澳大利亚联邦科学与工业研究组织机器人学部，澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 针对视觉运动模仿策略对干扰项脆弱的问题，提出CFNBC框架，通过测量动作漂移选择紧凑修复集，在机器人任务中20-30个候选的修复性能优于随机选择。

Comments Workshop paper accepted at the RSS 2026 Workshop on Data-Centric Robotics: What Data Do Robots Really Need?

FasTac: A Curved Multispectral Vision-Based Tactile Sensor for High-Speed High-Precision 3D Shape and Force Perception

FasTac：一种用于高速高精度3D形状与力感知的曲面多光谱视觉触觉传感器

Xiaofan Lu, Kaiji Huang, Jiahui Chen, Yuankai Lin, Hua Yang, Zhouping Yin

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学机械科学与工程学院智能制造装备与技术国家重点实验室） ； National Innovation Institute of Digital Design and Manufacturing（国家数字化设计与制造创新中心） 纠错

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

AI总结 FasTac是一款集成多光谱光度立体、动态卷积力估计及FPGA加速的曲面多光谱视觉触觉传感器，可实现高精度3D形状与力感知，兼具高速处理能力，经实验验证其性能优于现有方案。

Comments 13 pages, 11 figures, including 2 pages of supplementary material. Submitted to IEEE/ASME Transactions on Mechatronics

TacWAM: Anchor-Guided World Action Model with Mechanics-Aware Tactile Prediction

TacWAM：锚点引导的力学感知触觉世界动作模型

Lei Jin, Yiding Ma, Xin Zhang, Chen Gao, Wei Wu, Yong Li

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

AI总结 该研究提出TacWAM，通过空间对齐融合触觉编码器、触觉历史编码器及锚点引导三模态注意力，在四项真实接触操作任务上使平均成功率达75.0%，远超最强基线37.5个百分点。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

Do Context Files Help Coding Agents? A Two-Agent Ablation Study on Real Repositories

上下文文件对编码智能体有帮助吗？针对真实仓库的双智能体消融研究

Prakhar Khatri

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

AI总结 本研究通过双智能体（Claude Code、Codex）的受控消融实验，发现上下文文件对编码智能体的正确性无显著提升，其失败源于实现技能而非知识缺失，还解释了过往研究矛盾的原因并公开了相关资源。

A Mathematical Framework for Reading the Autopsias' Meta - Compositional System

用于解读Autopsias元作曲系统的数学框架

Patricio F. Calatayud, Pablo Padilla Longoria, Álvaro Martínez Ramírez

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文以Autopsias元作曲系统为案例，构建评估动态音乐记谱法可读性的数学框架，证明数学可辅助理解音乐信息与演奏，提出需扩充正字法规则以改善作曲家与演奏者的沟通。

Comments 13 pages, 12 figures, 11 equations

Unconventional and Fragile Magnetic Exciton in a van der Waals Quantum Magnet

范德华量子磁体中的非常规且脆弱的磁激子

Kai-Xuan Zhang, Min Zhang, Minjae Kim, Yong-Hyun Kim, Junghyun Kim, Heejun Yang, Pyeongjae Park, Chaebin Kim, Mangesh Diware, Junik Hwang, Youjin Lee, Byeong-Gwan Cho, Hyeong-Do Kim, Tae-Yeong Koo, Chunhua Chen, Mingtao Li, Xujie Lü, Wenge Yang, Kee-Hoon Kim, Seung-Ho Baek, Hyeonsik Cheong, Sung-Keun Lee, Beom Hyun Kim, Christopher Lane, Jian-Xin Zhu, Zhaorong Yang, Young-Woo Son, Je-Geun Park

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文以静水压力为调控参数，探究NiPS₃磁激子的亮态-暗态转变机制，发现其光学亮度由高阶关联机制主导，为关联量子磁体中纠缠磁激子研究提供框架。

Comments Our findings indicate that the sharp coherence of the entangled magnetic exciton benefits from its delicate quantum nature, and its optical brightness can be activated by exciton pairing or spin-orbit coupling, while its fragility under external control is achievable through a high-order perturbation rather than a first-order transition

Bayesian Classification with Probit-link Split-and-merge Gaussian Process Prior in EEG-based Brain-Computer Interfaces

基于脑电图脑机接口中Probit-link分裂合并高斯过程先验的贝叶斯分类

Yunong Wu, Jane E. Huggins, Jian Kang, Tianwen Ma

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出一种基于Probit-link分裂合并高斯过程先验的贝叶斯生成模型，用于脑电图响应二元分类，实现时空特征选择并降低计算复杂度，同时保持预测精度。

Comments 32 pages, 7 figures, 2 tables

Device-Agnostic Microwave Noise Metrology for Nonlinear Cryogenic Quantum Devices

非线性低温量子器件的设备无关微波噪声计量

Andrea Celotto, Alessandro Alocco, Bernardo Galvano, Luca Fasolo, Emanuele Palumbo, Luca Callegaro, Luca Oberto, Patrizia Livreri, Emanuele Enrico

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出一种基于可控噪声源替代被测器件的原位噪声计量协议，结合普朗克光谱与散射参数校准，实现非线性低温微波器件增益与输入参考附加噪声的便携式表征。

Comments 12 pages, 13 figures