机器人 / 具身智能

ODEWorld: A Continuous Predictive Architecture via Physical-Time Flow

ODEWorld：一种基于物理时间流的连续预测架构

Dongxiu Liu, Haoyi Niu, Peng Cheng, Yuan Gao, Xirui Kang, Sangli Teng, Koushil Sreenath, Xianyuan Zhan

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR), University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究院（BAIR）） 纠错

专题命中 机器人学习 ：world model(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 研究针对现有世界建模机器学习范式局限于离散时间预测的问题，提出基于PT-Flow的连续时间潜在世界模型ODEWorld，解决表示崩溃问题，在视频生成和机器人控制任务中表现出色。

EchoVLA: Robotic Vision-Language-Action Model with Synergistic Declarative Memory for Mobile Manipulation

EchoVLA：用于VLA驱动移动操作的协同声明记忆

Min Lin, Xiwen Liang, Bingqian Lin, Jingzhi Liu, Zijian Jiao, Kehan Li, Ziang Yan, Yu Sun, Weijia Liufu, Yuhan Ma, Jiarui Hu, Yuecheng Liu, Shen Zhao, Yuzheng Zhuang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University, Shenzhen, China（中山大学深圳校区） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Huawei Noah's Ark Lab, China（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 EchoVLA通过协同声明记忆提升移动操作性能，结合场景与事件记忆，利用注意力融合指导基臂策略，实现高效导航与操作。

Representation Handoffs for OpenArm-Based Laboratory Mobile Manipulation

基于OpenArm的实验室移动操作的表示交接

Yang Shen, Chonghao Cheng, Ziyi Zhao, Jialuo Zhu, Zhenyi Yi, Qi Zhao, Jian Yang, Yuhui Shi, Chin-Teng Lin

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

AI总结 本研究提出基于OpenArm的实验室移动操作原型，通过表示交接整合多模块，可暴露部署阻碍并为具身系统整合提供调试接口。

Comments Robotics: Science and Systems (RSS) Workshop 2026

C2Dex: Contact-Consistent Reconstruction and Retargeting for Dexterous Manipulation from Monocular Video

C2Dex：基于单目视频的接触一致性重建与灵巧操作重定向

Jie Ren, Zhehao Jiang, Yinhong Yang, Haorui Jia, Han Jiang, Ben Li, Yao Yao, Cheng Lin, Qiu Shen, Zhenshan Bing, Xiao-Xiao Long, Xun Cao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； China Mobile Research Institute（中国移动研究院） 纠错

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

AI总结 C2Dex是基于单目视频的灵巧操作框架，通过聚合物体侧稳定接触实现HOI重建与手物几何保留，在DexYCB、TACO上的轨迹成功率显著优于基线，且真实机器人复现可行。

Comments 9 pages, 5 figures. Submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). Project page: https://k-jie.github.io/C2Dex/

Detection and Ranging of Transient Extrinsic Contacts Based on 6D Dynamic Tactile Sensing

基于6D动态触觉感知的瞬态外部接触检测与测距

Haowen Zheng, Yinghao Wu, Fuyuan Liu, Yichen Li, Yitian Shao

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TECDAR方法，通过6D动态触觉传感结合扩展卡尔曼滤波器，实现瞬态外部接触的快速精准定位，平均精度约7 mm，可用于机器人精细操作等场景。

Decoupling Intention from Trajectory: A Representational Deduction Framework for World Action Models

将意图与轨迹解耦：面向世界动作模型的表示演绎框架

Xiangkai Ma, Yue Ma, Junjie Wang, Sheng Xu, Mingyang Li, Han Zhang, Yuzheng Zhuang, Wenzhong Li, Zhihao Yuan

机构 * NJU（南京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； CUHK-SZ（香港中文大学（深圳）） ； THU（清华大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有世界动作模型的表示纠缠问题，提出PILOT的表示演绎框架，解耦运动语义与轨迹细节，提升复杂机器人操纵任务的性能与可解释性，兼具少样本微调及架构迁移的可扩展性。

A Haptic Robot Finger Designed for Guqin Instrument Playing

用于古琴演奏的触觉机器人手指

Tianwei Zhang, Hanming Yan, Yang Yang. Ziya Wang

机构 * The Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society（深圳市人工智能与机器人研究院） ； The Chinese University of Hong Kong - Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Physics and Optoelectronic Engineering, Shenzhen University（深圳大学物理与光电工程学院） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 该研究设计了一款模仿人类手指的高精度触觉传感机器人指尖，以古琴为验证场景，开展了古琴弦接触相关任务的验证，将触觉传感与机器人技术结合，助力世界遗产保护与文化传播。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Haptics

ReGraph: Learning to Generate Recipe Graphs from Food Images

ReGraph：从食物图像生成食谱图的学习方法

Guoshan Liu, Bin Zhu, Pengkun Jiao, Jingjing Chen, Chong-Wah Ngo, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信体智能研究院） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对现有食谱生成方法的过程结构捕捉不足问题，构建了ReGraph食谱图数据集并提出RGL两阶段框架，可让LMM从食物图像生成结构化食谱图，提升了烹饪实体与过程关系的生成效果。

Fairis: Fairness-Aware Aggregation with Provable Influence Containment against Fairness Poisoning Attacks in Collaborative Machine Learning

Fairis：协同机器学习中针对公平性投毒攻击的具有可证影响力约束的公平感知聚合方法

Devharsh Trivedi, Nesrine Kaaniche, Nikos Triandopoulos, Maryline Laurent, Jackson Walters

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

AI总结 本文提出Fairis，一种协同机器学习中针对公平性投毒攻击的服务器端重加权方案，可证能约束恶意客户端权重，在台湾信用数据集上可将隐蔽对手权重降低41%-54%，优于FairFed等方法。

Comments 37 pages, 6 figures. Extended version, adding a size-weighted variant, a clipping-based influence bound, and machine-checked proofs of the main results

Bayesian Fair Division: Truthfulness in Picking Sequence with Correlated Valuations

贝叶斯公平分配：具有相关估值的选取序列中的真实性

Xiaolin Bu, Biaoshuai Tao

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文针对两智能体的贝叶斯公平分配模型，证明估值正相关时序列分配机制的讲真话构成贝叶斯纳什均衡，但该真实性无法扩展到多智能体场景，揭示了序列机制真实性的根本局限。

Comments 28 pages, 1 figure

Confirming Our Biases? Evaluating the Capabilities, Risks, and Societal Impact of Large Language Models

确认我们的偏见？评估大型语言模型的能力、风险与社会影响

Mudar Adas, Polina Tsvilodub, Michael Franke, Martin V. Butz

机构 * University of Tübingen（蒂宾根大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究评估6个大型语言模型（LLMs）对160条跨10个主题的提示的响应，发现LLMs会系统调整响应以匹配提示框架，甚至在事实类情境中也如此，明确了其可被操纵的程度与界限。

An ionic clock qubit inside a circular Rydberg atom

圆形里德堡原子内部的离子时钟量子比特

Fabian Thielemann, Aaron Götzelmann, Marius Thomas, Einius Pultinevicius, Armin Humić, Christian Hölzl, Florian Meinert

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究构建了双离子-里德堡系统，利用同一碱土原子的两个电子编码两个量子比特，实现了相干耦合与类莫尔默-瑟伦森门操作，为量子模拟和计量学提供了新途径。

Spin-group theory on Edelstein effect and spin-orbit torque in Collinear Ferromagnets

共线铁磁体中Edelstein效应与自旋轨道转矩的自旋群理论

Yizhuo Song, Qing Zhang, Jiahao Shentu, Jie Li, Jia Zhang

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文建立共线铁磁体中Edelstein效应与自旋轨道转矩的自旋群对称性理论，推导转矩形式并揭示SOC作用，其预测与第一性原理计算高度吻合，为相关现象提供统一对称框架。

Comments 23 pages, 8 figures

Non-Hermitian curved space via inverted wave equation

非厄米特曲空间 via 反转波方程

C. Zhang, M. Ikram, Y. Liu, H. Lin, B. Zhou

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出了一种非厄米特介质设计方法，通过反转波方程实现对无反射波的精确操控，突破了传统变换光学的限制，适用于非互易光子平台。

Comments 7 pages, 4 figs

Ordinal Neural Collapse as a Representation Prior for Visual Navigation

序数神经坍缩作为视觉导航的表征先验

E-In Son, Jung-Taak Kim, Seung-Woo Seo

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对视觉模仿学习中编码器学习到模糊、动作无关表征的问题，提出ORION方法，利用导航动作的序数结构显式组织表征空间，在仿真和真实环境中显著提升导航成功率。

Comments 27 pages, 14 figures. Supplementary material included

WNM-3D: A World Navigation Model with 3D Scene Conditioning for Closed-Loop VLN

WNM-3D：一种用于闭环视觉语言导航的带3D场景条件的世界导航模型

Yuehao Huang, Yunzi Wu, Xiaotao Zhang, Xinhai Li, Jiankun Dong, Jiajun Lv, Chi Zhang, Chenjia Bai, Yong Liu, Xuelong Li

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 该研究提出带3D场景条件的WNM-3D模型，通过几何编码器与适配器整合场景上下文，经多阶段训练后在GN-Bench等数据集上的闭环导航性能优于同类模型。

Estimating Harmonic Coefficients of Asteroids through LiAISON Navigation

通过LiAISON导航估计小行星的调和系数

Jun Maruyama, Simone Servadio

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)

AI总结 该研究在近两体小行星系统中评估LiAISON导航方法，采用集成UKF的MMAE框架，仅用测距和测距率测量，通过蒙特卡洛分析准确估计了谷神星、灶神星的位置、速度及摄动，验证了LiAISON在这类系统中的有效性。

Comments 20 pages, 13 figures

LifelongCrossNav: Persistent 3D Semantic Memory for Cross-Floor Multi-Object Navigation

LifelongCrossNav：用于跨楼层多目标导航的持久3D语义记忆

Zehui Li, Zihao Sun, Jiawei Xu, Zheqi He, Xiaoqiang Zhang, Jing-Shu Zheng, Lu Liu, Dahui Gao, Xiuwan Chen

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出LifelongCrossNav框架，结合持久3D语义记忆与跨楼层可通行性建模，在自研HM3D-MFMON基准上实现更优的多层顺序多目标导航性能。

Efficient Swept Volume-Based Trajectory Generation for Arbitrary-Shaped Ground Robot Navigation

高效扫掠体积基轨迹生成用于任意形状地面机器人导航

Yisheng Li, Longji Yin, Yixi Cai, Jianheng Liu, Fangcheng Zhu, Mingpu Ma, Siqi Liang, Haotian Li, Fu Zhang

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； Division of Robotics, Perception, and Learning, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院机器人、感知与学习 division） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种高效扫掠体积基轨迹生成方法，通过粗到细的框架提升任意形状地面机器人在复杂环境中的导航效率和碰撞避免能力。

Journal ref IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2025

Beyond Visibility: Real-Time Surface Accessibility Fields from Sparse LiDAR

超越可见性：基于稀疏激光雷达的实时表面可访问性场

Bradley Scott, Sam Schofield, Richard Green

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出一种基于稀疏激光雷达的实时表面可访问性场方法，无需先验场景模型，在工作站和Jetson Orin上运行，F1值达90.8，可准确识别不可访问表面，弥补可见性估计的不足。

Ising Acceleration for Multi-Robot Multi-Target Planning

面向多机器人多目标规划的伊辛加速

Ahmet Efe, Recep B. Uludag, Chris H. Kim, Ulya R. Karpuzcu

专题命中 具身导航 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文研究CMOS伊辛机在多机器人多目标规划中的加速能力，提出适配硬件的规划方法与流水线，其能耗远低于经典方案，路径质量接近经典基准，可用于规划栈的部分环节。

Comments 11 pages, 14 figures

Beyond Top-K: Replacing Black-Box Retrieval with Interpretable Agentic Operations

超越Top-K：用可解释智能体操作替代黑盒检索

Sagar Tamang, Ayush Vyas, Tabarakul Hazarika

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对长文档检索的结构缺陷，提出无嵌入智能体检索框架READ，在政府财务报告数据集上显著优于密集检索，且性能提升源于操作界面，同时发现BM25与READ无统计差异。

Comments 20 pages, 5 figures, 14 tables. Code, benchmark, and full result trajectories: https://github.com/twospoon/READ

GeminiPainter's sequence-formed pipeline comprised of perception, cognition, planning, and action stages

GeminiPainter的序列式流程由感知、认知、规划和行动阶段组成

Miguel Altamirano Cabrera, Aleksey Fedoseev, Iana Zhura, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术学院） 纠错

专题命中 具身导航 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出自主机器人肖像生成系统，整合多技术实现绘画，经实验获用户高分评价，产出可识别且具吸引力的机器人肖像。

From Plan to Action: How Well Do Agents Follow the Plan?

评估自主编程代理中的计划合规性

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM（IBM公司） 纠错

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统分析了编程代理在执行任务时对计划的遵循情况，通过16991条轨迹评估不同计划变体的影响，发现计划提醒能提高任务成功率，但不恰当的计划补充可能降低性能。

A Low-Latency ASIC Architecture for Real-Time Line Segment Detection

用于实时线段检测的低延迟ASIC架构

Amir Hossein Jalilvand, Parsa Hassani Shariat Panahi, M. Hassan Najafi

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 针对嵌入式视觉线段检测的资源受限问题，提出基于步长算法的低延迟ASIC架构，经45nm工艺验证，功耗与帧率表现优于同类Line Hough Transform方案，适配边缘计算实时需求。

Comments 8 pages, 6 figs

Quantum sensing of radiofrequency fields using cold Rydberg atoms in a super-molasses trap

利用超光镊阱中的冷里德伯原子对射频场进行量子传感

Romain Granier, Anthony El Bekai, Miguel Angel Cifuentes Marín, Cédric Blanchard, Nassim Zahzam, Yannick Bidel, Alexandre Bresson, Vilius Atkočius, Chester Camm, Florence Concepcion, Konstantinos Karakostas, Matt Himsworth, Alexander Jantzen, Alexis Bonnin, Sylvain Schwartz

专题命中 具身导航 ：navigation(abstract)

AI总结 本研究开发了一种基于超光镊阱冷里德伯原子的无磁线圈射频量子传感平台，实现了43dB动态范围、3μV/cm分辨率等优异性能，为相关领域应用开辟了新途径。

Beyond Myopic World Models: Long-Horizon End-to-End Training for Direct Future Prediction

超越近视世界模型：面向直接未来预测的长视端到端训练

Xinyi Li, Zaishuo Xia, Chenjie Hao, Yubei Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对世界模型训练中局部与长视目标不匹配的问题，提出DPWM非递归架构，采用端到端长视终点目标训练，显著提升了连续控制等基准的长时预测性能。

TaskSense: Focusing on What Matters in World Models

TaskSense：聚焦世界模型中的关键内容

SM Mazharul Islam, Manfred Huber

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

AI总结 TaskSense是一种以任务为中心的世界建模框架，通过可微随机空间注意力机制结合辅助逆动力学目标，提升了视觉控制模型对干扰环境的鲁棒性，在Distracting Control Suite上性能优于DreamerV3。

Addressable Memory for Video World Models

视频世界模型的可寻址内存

Xindi Wu, Sven Elflein, James Lucas, Olga Russakovsky, Laura Leal-Taixé, Despoina Paschalidou, Jonathan Lorraine, Aljoša Ošep

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（矢量研究院） 纠错

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

AI总结 针对交互式视频世界模型超出训练时序后内存寻址失效及压缩缓存破坏内存的问题，提出无训练框架 WorldTrace，含两种压缩方法，在新基准 LoopBench 上分别提升时序一致性 15.5%、情景回忆 19.5%。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/WorldTrace/

Transformers Struggle to Use Their Emergent World Models: Revisiting the Tower of Hanoi, and the Illusion of Thinking

Transformer难以利用其涌现的世界模型：重新审视汉诺塔与思维的错觉

Devin Pereira, Willem Zuidema

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 本文研究发现，Qwen3.6-27B等大型推理模型虽能编码汉诺塔的谢尔宾斯基世界模型，但因表示衰减导致圆环数超3时失败，注入提示词时间表示可部分恢复性能。