机器人 / 具身智能

BWM: A Low-Cost High-Fidelity World Simulator for Robot Learning

BWM：面向机器人学习的低成本高保真世界模拟器

BWM Team

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；world model(abstract,abstract_cn)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出面向机器人操纵的开源世界模拟器BWM，通过动作条件化自回归预测实现高保真，兼具数据引擎与策略评估器功能，在WorldArena挑战赛中表现最优并开源相关资源。

Temporal Policy: History-Initialized Action Generation for Robotic Learning from Demonstration

时间策略：用于机器人演示学习的历史初始化动作生成

Dylan Miller, Martin Jagersand

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Temporal Policy生成框架，将动作生成为时间耦合传输问题，在降低近一个数量级传输成本的同时匹配基线成功率，实现高频闭环控制。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)