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。

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

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。

Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。

Retrieve in Time, Correct in Frequency

及时检索，频率校正

Yuze Fan, Yue Cao, Pengjie Gao, Haojia Gao, Guangqiu Guo, Ziyue Zhang, Junbo Tan, Bokui Chen, Zhuo Zou, Xueqian Wang

机构 * Research Institute of Tsinghua University in Shenzhen（清华大学深圳研究院） ； Everwise-Tech Co., Ltd.（恒智慧科技有限公司） ； Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究针对冻结 VLA 策略长 horizon 操作的误差问题，提出无需训练的 RTCF 框架，通过渐进式记忆对齐和低频残差转移，在 LIBERO 实验中提升了操作成功率且延迟极低。

τ: Learning Touch-Augmented Vision-Language-Action Models from Future Visual Supervision

τ：从未来视觉监督中学习触觉增强的视觉-语言-动作模型

Ning Cheng, Jinan Xu, Wanlin Li, Yangzhi Chen, Jing Gao, Yiqun Wang, Kelan Peng, Wenjuan Han

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究旨在解决学习触觉表示并应用于VLA模型的挑战，提出τ框架从未来视觉监督学习动作条件时空触觉表示，结合视觉语言特征用于动作生成，引入TacAura数据集，实验证明其性能优于现有模型且能泛化。

STRONG-VLA: Decoupled Robustness Learning for Vision-Language-Action Models under Multimodal Perturbations

STRONG-VLA: 多模态扰动下视觉-语言-动作模型的解耦鲁棒性学习

Yuhan Xie, Yuping Yan, Yunqi Zhao, Handing Wang, Yaochu Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出STRONG-VLA框架，通过解耦鲁棒性学习与任务对齐优化，提升多模态扰动下的视觉-语言-动作模型鲁棒性与任务执行精度。

SynthRender and I-AsSET: Open-Source Framework and Dataset for Bidirectional Sim-Real Transfer in Industrial Object Perception

SynthRender 和 IRIS：用于工业物体感知双向仿真-现实迁移的开源框架和数据集

Jose Moises Araya-Martinez, Thushar Tom, Adrián Sanchis Reig, Pablo Rey Valiente, Jens Lambrecht, Jörg Krüger

机构 * Technical University Berlin, Industrial Automation Technology（柏林技术大学，工业自动化技术） ； Mercedes-Benz AG, Future Manufacturing Technologies（梅赛德斯-奔驰公司，未来制造技术） ； Technical University Braunschweig, Institute for Cognitive Robotics（不伦瑞克技术大学，认知机器人研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SynthRender和IRIS，通过合成数据生成与结构化评估，系统研究双向仿真-现实迁移，提供32类数据集和CAD模型，实现高效合成训练与工业应用。

Is Self-Pretraining really useful to improve diagnosis in medical Time Series?

自预训练（SPT）真的有助于改进医疗时间序列的诊断吗？

Omar Coser, Antonio Orvieto, Paolo Soda, Loredana Zollo

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学校园大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（埃利斯研究所蒂宾根分所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究探究自预训练（SPT）对Transformer在医疗时间序列诊断任务的影响，发现SPT可提升分类准确率0-6个百分点，是无需修改架构的通用有效策略。

Comments 21 pages, 7 figures,4 tables

Panoramic Multimodal Semantic Occupancy Prediction for Quadruped Robots

四足机器人全景多模态语义占用预测

Guoqiang Zhao, Zhe Yang, Sheng Wu, Fei Teng, Mengfei Duan, Yuanfan Zheng, Kai Luo, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出PanoMMOcc数据集和VoxelHound框架，通过垂直抖动补偿和多模态信息融合提升四足机器人全景多模态3D感知性能。

Comments The dataset and code will be publicly released at https://github.com/SXDR/PanoMMOcc