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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-08-04 至 2026-08-04 共收录 17 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 具身推理 17 篇

2607.21918 2026-08-04 cs.RO 版本更新 89%

Action-Conditioned World Model for Goal Plane Probe Guidance in Robotic Ultrasound

用于机器人超声中目标平面探头引导的动作条件世界模型

Siqi Fan, Mingcong Chen, Ran Liu, Zixuan Yang, Xiaoyu Fu, Xiaoqing Gao, Yunhui Liu, Hongbin Liu

机构 * Department of Mechanical and Automation Engineering, Chinese University of Hong Kong(香港中文大学机械与自动化工程学系) Department of Biomedical Engineering, City University of Hong Kong(香港城市大学生物医学工程学系) Centre for Artificial Intelligence and Robotics Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Department of Surgical and Interventional Engineering, King’s College London(伦敦国王大学外科与介入工程学系) Department of Vascular Ultrasound, Xuanwu Hospital, the Capital Medical University(首都医科大学宣武医院血管超声科)

专题命中 具身推理 :world model(title,abstract);robotic(title,abstract);navigation(abstract);分类 cs.RO

AI总结 研究针对机器人超声目标平面探头引导问题,提出基于模型的两阶段学习管道,包括潜在条件扩散世界模型和目标条件时间变换器,在自收集数据集及实际闭环实验中取得较好成果,证明学习到的超声动力学对训练目标导向机器人探头导航有潜力。

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2608.01603 2026-08-04 cs.RO 新提交 88%

AffordTrajDP: Dynamic Affordance-Guided Visuomotor Policy Learning for Robotic Manipulation

AffordTrajDP:用于机器人操纵的动态 affordance 引导视觉运动策略学习

Gaoyuan Wu, Ziyu Shan, Haoyang Du, Yuyao Jiang, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学)

专题命中 具身推理 :manipulation(title,abstract);robotic(title,abstract);分类 cs.RO

AI总结 针对静态 affordance 导致的机器人操纵轨迹漂移问题,提出 AffordTrajDP 动态框架,以物体为中心传播锚点 affordance 生成轨迹,在 ManiSkill3 上成功率达70.0%,现实实验验证其鲁棒性与组件有效性。

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2608.01845 2026-08-04 cs.LG cs.CV 新提交 81%

WorldDynCache: Risk-Controlled Latent Dynamics Approximation for Diffusion World Model

WorldDynCache:用于扩散世界模型的风险控制隐式动力学近似

Leyang Chen, Junyi Wu, Shaoqiu Zhang, Yulun Zhang

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

AI总结 本文提出WorldDynCache框架,通过风险估计器和提升隐式代理解决扩散世界模型推理慢的问题,在两个数据集上实现加速并取得最优生成质量。

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2608.02603 2026-08-04 cs.CV 新提交 79%

WorldExam: Benchmarking World Models from Apparent Appearance to Inherent Reactivity

WorldExam:从表观外观到内在反应性对世界模型进行基准测试

Yuxue Yang, Shuyao Shang, Jiahe Wang, Zitong Zhou, Liang Tan, Junhan Zeng, Ruizhi Li, Junyan Li, Yu Liu, Xiao Yang, Yong Li, Jun Zhu, Hongsheng Li, Tieniu Tan, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang

机构 * CASIA(中国科学院自动化研究所) SLAI(智能科学与技术实验室) CUHK(香港中文大学) AMAP(中国农业科学院) THU(清华大学)

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

AI总结 该研究推出WorldExam基准,评估20个模型在视觉质量等四层级的表现,发现不同驱动模型能力有明显分化,无模型兼具广泛任务覆盖与稳定性能,高视觉质量不代表内在反应性强。

Comments Project Website: https://WorldExam.github.io

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2608.01926 2026-08-04 cs.AI 新提交 79%

ProWorld: Progress-Aware Hyperbolic World Models for Long-Horizon Visual Goal Reaching

ProWorld:用于长程视觉目标到达的感知进展双曲世界模型

Zihan Liu, Yuzhe Zhuang, Yuanzu Li, Wanshuang Gou, Jiahong Liu, Min Zhou, Menglin Yang

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

AI总结 本文针对长程视觉目标到达任务中视觉世界模型的进展感知与轨迹区分难题,提出双曲视觉世界模型ProWorld,经实验相较LeWM实现9.67的平均绝对成功率提升。

Comments 24 pages, 14 figures, 15 tables

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2607.06216 2026-08-04 cs.CV 版本更新 79%

MoWorld: A Flash World Model

MoWorld:一种快速世界模型

Team Moxin, Deyi Ji, Tianrun Chen, Xin Zhang, Jiale Yang, Qi Zhu, An Zhao, Zihao Xie, Han Wang, Xuanyi Liu, Yixiang Zhou, Pei Liu, Yi Tan, Cheng Chen, Dayi Zhu, Mingyu Wei, Hanjie Xu, Jun Liao, Siqi Li, Lingyu Lu, Hongye Fang, Hongming Tan, Youjiang Zhu, Taiyu Zhang, Zejian Li, Chaotao Ding, Zhipeng Liang, Wenxuan Song, Yi Li, Baochuan Yang, Xin Jiang, Ben Feng, Jingyuan Zou, Yanlin Liu, Rong Shi, Lingfeng Li, Liyi Yao, Lanyun Zhu, Yunhe Pan, Lingyun Sun

机构 * Moxin Technology(魔心科技)

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

AI总结 研究旨在提升世界模型实用性与推理效率。提出MoWorld,基于3D原生数据引擎,有课程跨帧预训练等策略,能在NPU上达50 FPS实时交互,平均推理成本低,为世界模型大规模应用提供基础并展示多种应用。

Comments Project Page: https://moxin-tech.github.io/moworld/

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2607.05238 2026-08-04 cs.AI 版本更新 79%

Branch-JEPA: Finite-Support Predictive Distributions for JEPA World Models

MoP-JEPA:用于随机JEPA世界模型的硬分配预测器混合架构

Zhi Song, Ximing Xing, Zhenchao Tang, hanbo Huang, Jiehui Huang, Weilong Yan, Tianxu Lv, Minghao Yang, Zhongzheng Niu, Bing He, Lusheng Wang, Jianhua Yao

机构 * City University of Hong Kong, China(香港城市大学) Tencent, China(腾讯)

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

AI总结 针对传统JEPA在随机环境下的状态坍缩问题,提出硬分配预测器混合的MoP-JEPA,可收敛到转移分布量化器,在OGBench测试中规划性能远超基线方案。

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2606.17102 2026-08-04 physics.pop-ph cs.AI cs.ET cs.HC quant-ph 版本更新 79%

Quantum Cinema: An Interactive Cinematic Exploration of Quantum Computing Hardware via Generative World Models

量子影院:通过生成世界模型对量子计算硬件进行交互式电影探索

Aoyu Zhang, Dongping Liu, Luyao Zhang

机构 * Amazon Web Services(亚马逊网络服务) Duke Kunshan University(杜克昆山大学)

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

AI总结 本文提出量子影院,一个基于生成世界模型的开源交互式应用,通过四幕叙事将不可见的量子硬件转化为可探索的电影体验,旨在弥合量子计算与公众之间的想象鸿沟。

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2510.14546 2026-08-04 cs.RO 版本更新 79%

QuASH: Using Natural-Language Heuristics to Query Visual-Language Robotic Maps

QuASH:使用自然语言启发式方法查询视觉语言机器人地图

Matti Pekkanen, Francesco Verdoja, Ville Kyrki

专题命中 具身推理 :robotic(title,abstract);分类 cs.RO

AI总结 本文提出QuASH方法,利用自然语言启发式处理查询相关的语言空间,训练分类器划分环境,提升地图和图像的可查询性,该方法与表示及编码器无关且训练量有限。

Comments ICRA 2026

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2608.01773 2026-08-04 q-bio.NC 新提交 78%

NeuroWorld: A Latent Brain World Model for Stimulus-Conditioned Human Brain Dynamics

NeuroWorld:用于刺激条件下人脑动力学的潜在脑世界模型

Zijian Dong, Jianxiong Zhou, Kwun Kei Ng, Jan Paolo Macapinlac Balagtas, Zhizhou Li, Zijiao Chen, Juan Helen Zhou

专题命中 具身推理 :world model(title,abstract)

AI总结 研究针对现有脑编码模型的时间约束缺陷,提出首个脑世界模型NeuroWorld,通过两阶段方法在三个fMRI基准上实现了更优的脑活动多步预测性能,为脑活动因果预测提供了新框架。

Comments 10 pages, 9 figures

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2608.01397 2026-08-04 cs.RO cs.CV 新提交 76%

SG-WAM: Self-Guided World Modeling in Geometry-Aware Policy Space

SG-WAM:几何感知策略空间中的自引导世界建模

Ruiteng Zhao, Zhengshen Zhang, Yue Su, Wenshuo Wang, Jiahui Li, Zhiyuan Yang, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang, Haiyue Zhu

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

AI总结 SG-WAM是自引导的几何感知世界动作模型框架,通过策略衍生空间联合优化动态预测等,在LIBERO等数据集上实现高成功率,性能优于基线。

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2608.01561 2026-08-04 cs.HC 新提交 71%

FedWorld: Scope-Aware Federation of Agent World Models

FedWorld:感知范围的智能体世界模型联邦

Yuchao Hou

专题命中 具身推理 :world model(title)

AI总结 FEDWORLD是一种感知范围的智能体世界模型联邦协议,通过交换结构化抽象转移规则,减少冲突动态下的负迁移,提升智能体任务成功率。

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2608.02365 2026-08-04 cs.AI cs.LG cs.RO 新提交 67%

Faster-WAM: Do World Action Models Need Deep Action Modules?

Faster-WAM:世界动作模型需要深度动作模块吗?

Liheng Ma, Rui Heng Yang, Zhanguang Zhang, Mateo Clemente, Ziwen Hu, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚方舟实验室) Huawei Celia Team(华为Celia团队) Labs(2012实验室)

专题命中 具身推理 :world model(abstract);分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对现有WAMs动作模块深度绑定视频骨干网络导致延迟高的问题,提出以视频为中心的DoT架构,构建Faster-WAM,实现低延迟、高性能与强泛化,较Fast-WAM提速3.2倍。

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2608.01106 2026-08-04 cs.CV cs.AI 新提交 62%

SG-Layout: Structured Scene Graph-Guided Layout Generation with LLMs

SG-Layout:基于结构化场景图引导的大语言模型布局生成方法

Junsheng Wang, Chao Chen, Mengying Xie, Mingyan Li, Fuqiang Gu

机构 * Chongqing University(重庆大学)

专题命中 具身推理 :robotic(abstract);分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 SG-Layout通过两阶段训练将结构化空间知识融入LLMs,在三类任务中提升了空间推理与几何一致性,尤其适配关系密集的复杂场景。

Comments 16 pages, 5 figures. Accepted at WAICA 2026

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2608.01747 2026-08-04 eess.SP 新提交 50%

Ten Years of Deep Learning for Wireless Communications: From Learned Blocks to Deployable Wireless Intelligence

十年深度学习在无线通信中的应用:从学习模块到可部署的无线智能

Hao Ye, Geoffrey Ye Li, Biing-Hwang Juang

专题命中 具身推理 :world model(abstract)

AI总结 本文梳理了十年间深度学习在无线通信领域从替代孤立模块到开发无线智能的三次转变,指出未来无线AI发展需结合物理基础、智能体能力与标准化机制。

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2608.00883 2026-08-04 eess.SY cs.SY 新提交 50%

Critical Inertia Estimation for the Three U.S. Interconnections

美国三大互联电网的关键惯量估计

Jiaojiao Dong, Sneha Fariha, Rocio Uria Martinez, Wen Wang, Yilu Liu

专题命中 具身推理 :world model(abstract)

AI总结 该研究针对美国三大互联电网,通过全尺寸PSS/E和PowerWorld模型仿真,得出不同电网的关键惯量对应的IBRs渗透率,指出需用全动态仿真指导高可再生能源下的输电规划。

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2608.00876 2026-08-04 cs.HC 新提交 50%

Who's That Player?: Externalizing Query Interpretation in Spoken XR Sports Interaction

那个球员是谁?:在沉浸式体育交互中外部化查询解释

Chunggi Lee, Tica Lin, Yalong Yang, Hanspeter Pfister

专题命中 具身推理 :navigation(abstract)

AI总结 本研究针对XR体育观赛中语音查询歧义导致的误读问题,构建外部化查询解释的设计空间并开发XR足球系统,用户研究显示外部化可提升可检查性但存在可见性-行动差距。

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