机器人 / 具身智能

GalSAS-SDR-SIM: An End-to-End Simulation Platform for Galileo Signal Authentication Service

GalSAS-SDR-SIM：伽利略信号认证服务的端到端仿真平台

Haiyang Wang, Yuanyu Zhang, Wensen Du, Ji He, Pinchang Zhang, Ning Xi

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 该研究提出开源SDR仿真平台GalSAS-SDR-SIM，模拟伽利略SAS工作流程，可灵活配置参数、生成多频段信号，为接收机开发和信号认证研究提供实用工具。

Comments 10 pages, 15 figures

MADE: Belief-Driven Dual-Agent Coordination for Autonomous Model Deployment

MADE：用于自主模型部署的信念驱动双智能体协调机制

Yicheng Liu, Bolin Zhang, Weiran Liu, Yakun Zhang, Yangqin Jiang, Zhiying Tu, Dianhui Chu

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)

AI总结 本研究针对自动模型部署任务提出MADE双智能体协调系统，构建M2ABench基准测试集，实验显示MADE部署成功率达68.85%，优于SWE-agent与OpenHands。

Cloned Voices, Real Consequences: Evaluating Bias in Political Deepfake Detection for Electoral Integrity in Brazil

克隆语音，真实后果：评估巴西选举诚信相关的政治深度伪造检测中的偏差

Lucas Rafael Stefanel Gris, Daniel Casanova, Frederico Santos De Oliveira, Alef Iury Ferreira, Beatriz Almeida Felício, Raul César Reis Mata, Anderson da Silva Soares

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究推出ParlaSpoof-BR音频深度伪造数据集，测试现有检测系统对巴西葡语政治语音的泛化能力，发现系统决策一致性差，方法学因素影响更大，为巴西选举诚信检测提供领域基准。

ThinkOmni: A Reasoning-Driven Omni-Modal LLM Framework for Audio Forgery Detection and Localization

ThinkOmni：用于音频伪造检测与定位的推理驱动全模态大语言模型框架

Yuxiong Xu, Kaiqing Lin, Bin Li, Haodong Li, Sheng Li

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Afirstsoft Technology Group Co., Ltd.（安福软件科技集团有限公司） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对现有AFDL方法泛化能力不足的问题，提出推理驱动的全模态大语言模型ThinkOmni，构建FACoT数据集，引入FMIL与FCML，实现了跨数据集的音频伪造检测与定位。

Comments Accepted by ACM MM 2026, 21 pages, 12 figures

From Micro-Cognition to Self-Construction: A Four-Layer Integrative Review of Psychological Theories in HCI

从微观认知到自我建构：人机交互中心理学理论的四层整合综述

Xiaohe Bie, Bo Wang, Xinyu Long

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)

AI总结 本文针对HCI从“工具使用”向“心智共生”的范式转变，提出四层整合心理学理论框架，明确其对生成式AI等场景的启示及核心挑战与未来方向。

Designed Vocalizations Dataset: Sound-Designed Human and Animal Voices for Non-human Voice Conversion

设计发声数据集：用于非人类语音转换的声音设计的人类和动物声音

Seolhee Lee, Minsu Kang, Yangsun Lee, Woosun Min, Choonghyeon Lee, Namhyun Cho

机构 * NC AI Co., Ltd, Republic of Korea（韩国NC AI公司） ； Sogang University, Republic of Korea（韩国成均馆大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对设计发声缺乏公开资源及研究不足的问题，构建设计发声数据集，通过整合多样原始发声源并处理生成变体，提供标准化测试集，报告基线基准结果，以支持语音转换相关评估与研究。

Comments Accepted at InterSpeech 2026

Hybrid Augmented Lagrangian Method for General Constrained Optimization via Evolutionary Algorithms

基于进化算法的一般约束优化混合增广拉格朗日方法

Lampros Printzios, Konstantinos Chatzilygeroudis

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 研究一般约束优化问题，提出混合增广拉格朗日（HyAL）方法，结合增广拉格朗日框架与进化算法优势，解决迭代子问题。实验表明该方法在基准测试中表现出色，优于纯进化方法和先进数值算法，能有效处理高维约束问题。

Comments 16 pages, 5 figures

A Curvature-Aware Rank-Adaptive Distributed Augmented-Lagrangian Solver for Large-Scale SDPs

一种用于大规模半定规划的曲率感知秩自适应分布式增广拉格朗日求解器

Hongpei Li, Huikang Liu, Dongdong Ge, Yinyu Ye

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 研究针对大规模半定规划提出CARDAL求解器，基于秩自适应分解和增广拉格朗日方法，通过特定操作和问题选择实现优化，分析了全局最优性，在基准测试和多领域实验中展现强鲁棒性与加速效果。

Comments 25 pages, 5 tables

Dynamic Constraint Reconstruction Based Control Barrier Functions for Safety-Critical Control of High-Dimensional Manipulators

基于动态约束重构的控制障碍函数用于高维机器人的安全关键控制

Bingsheng Zhang, Shen Wang, Qiang Wang, Muguo Du, Donghai Shi, Xiaofeng Tao

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对高维机器人受干扰及模型不确定问题，提出基于动态约束重构的控制障碍函数框架，用扩展状态观测器估计干扰并重构安全约束，引入安全裕度，仿真表明该方法能在强干扰下实现零安全违规并提升轨迹跟踪性能。

In the Driver's Seat: A Multi-Company Study on the Reality of Autonomous Driving System Testing

掌控全局：关于自动驾驶系统测试现状的多公司研究

Qunying Song, Yuan Gao, Johannes Betz, Dietmar Pfahl, Mohammad Reza Mousavi, Federica Sarro

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)

AI总结 针对自动驾驶系统测试复杂且缺乏标准的问题，通过对九家公司专家访谈，经主题分析总结行业测试情况、挑战与趋势，提出以证据为中心的闭环测试框架，为ADS测试提供指导并指明未来方向。

Comments 34 pages, 6 figures, 3 tables

Privacy Attacks on Stable Marriage

对稳定婚姻问题的隐私攻击

Stephan A. Fahrenkrog-Petersen, Aleksander Figiel, Darya Melnyk, Tijana Milentijević, Stefan Schmid

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究稳定婚姻算法的隐私攻击问题，假设攻击者可与算法反复交互，揭示非恶意方隐私偏好，发现恶意提议方的Gale-Shapley算法易受攻击，特定偏好分布下诚实方提议的该算法可保护隐私，实验表明真实数据易受攻击，凸显新隐私保护算法的必要性。

Comments Accepted and presented at the 2026 IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2026)

The Effect of Multi-Lingual and Keyword Adversarial Injection on LLM Relevance Judgment

多语言和关键词对抗性注入对大语言模型相关性判断的影响

Nguyen Khoi Vo, Duy Duong Tuong, Oleg Zendel, Mark Sanderson

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究跨语言提示注入攻击对基于大语言模型的相关性判断的影响，利用TREC数据集和开放权重模型在多语言环境下研究不同注入策略，发现多语言查询注入有效且能绕过现有防御，凸显当前防御差距，强调需更强大评估框架。

Many-Body Physics with Rydberg Atoms: Quantum Simulation and Non-equilibrium Dynamics

里德堡原子的多体物理：量子模拟与非平衡动力学

Zhengyang Bai, Cheng Chen, Fan Yang, Weibin Li

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文聚焦里德堡原子多体物理，讨论其相互作用理论基础与多体物理，审视相关实验技术，还探讨利用集体效应探测新多体相和非平衡动力学的突破，综合理论与实验成果，展现该领域对未来量子技术的变革潜力。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2402.13657 by other authors

Quality control and quality assurance evaluation of ALFE2, a large-dynamic-range front-end ASIC de-veloped for the ATLAS Liquid Argon Calorimeter high-luminosity LHC upgrade

用于ATLAS液态氩量能器高亮度LHC升级的大动态范围前端ASIC ALFE2的质量控制与质量保证评估

E. Buschmann, G. Carini, G. Chatzianastasiou, H. Chen, Y. Chen, M. Dabrowski, G. Deptuch, L. Duflot, M. Feo, J. Kierstead, T. Liu, H. Ma, D. Matakias, N. Morange, M. Oliveira, S. Rescia, E. Rossi, S. Tang, M. Tamari, H. Xu

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对ATLAS液态氩量能器升级的ALFE2前端ASIC，开发机器人系统进行质量控制测试并建立分级标准，评估测试良率超85%，应用于全面生产质量控制，辐照测试无显著性能下降，推断出HL-LHC运行时的单粒子翻转错误率。

Comments 16 pages, 14 figures

SCI-Mamba: Unsupervised Learning based Low-Light Image Enhancement for Non-Cooperative Spacecraft

SCI-Mamba：基于无监督学习的非合作航天器低光图像增强

Yiyong Sun, Weihang Shan, Shijun Wei, Diwei Zhou, Guang Zhai

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对非合作航天器低光图像增强问题，提出SCI-Mamba无监督增强网络，结合自校准无监督学习等，构建数据集，经与其他方法比较，验证其在视觉、色彩及速度方面优势，为空间操作提供实用低光增强方案。

Dynamic neural manifolds for flexible closed-loop control on neuromorphic hardware

用于神经形态硬件上灵活闭环控制的动态神经流形

Oskar von Seeler, Christian Tetzlaff, Andrew Lehr

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 研究如何将动态神经流形框架扩展到神经形态工程用于实时闭环控制，通过在SpiNNaker 2芯片上实现，允许感官输入调制相关电流来驱动子空间旋转，经机器人模拟验证，为可解释神经形态架构提供可行方法。

Orchestrating Communication, Computing, and Energy Transfer for Wireless-Powered 6G Closed-Loop Controls

用于无线供电6G闭环控制的通信、计算和能量传输编排

Chengleyang Lei, Wei Feng, Yanmin Wang, Yunfei Chen, Xiaoyu Liu, Liuguo Yin, Ning Ge

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 研究无线供电的传感-通信-计算-控制（SC3）闭环系统，考虑计算、通信和能量传输耦合，用线性二次调节器（LQR）成本为指标，联合优化多参数，提出框架和算法提升控制性能。

Chameleon: Recovering Cyber-Physical Systems from Memory Corruption Attacks via ML Surrogates

Chameleon: 通过ML代理从内存破坏攻击中恢复信息物理系统

Mohsen Salehi, Karthik Pattabiraman

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 提出Chameleon框架，利用基于机器学习的代理在检测到攻击时替换受损组件，实现信息物理系统从内存破坏攻击中的自动恢复，在多种机器人车辆上验证了高保真度和低开销。

Does AI Reviewer See the Full Picture? Attacking and Defending Multimodal Peer Review

AI审稿人是否看到全貌？攻击与防御多模态同行评审

Xinyu Zhao, Rana Muhammad Shahroz Khan, Zhen Xu, Zhen Tan, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对AI同行评审易受多模态对抗攻击的问题，提出PaperGuard基准，包含多领域数据集、统一攻击套件和基于分块嵌入搜索的实用防御方法。

Comments Accepted to ICML 2026, Project Page: https://paper-guard.github.io/

LLM-Based Scientific Peer Review: Methods, Benchmarks, and Reliability Challenges

基于LLM的科学同行评审：方法、基准与可靠性挑战

Thi Huyen Nguyen, Zahra Ahmadi

机构 * L3S Research Center, Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学L3S研究中心） ； Peter L. Reichertz Institute for Medical Informatics of TU Braunschweig and Hannover Medical School（布伦瑞克工业大学与汉诺威医学院彼得·L·赖歇茨医学信息学研究所） ； Lower Saxony Center for AI and Causal Methods in Medicine (CAIMed)（下萨克森州医学人工智能与因果方法中心（CAIMed）） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文综述了基于大语言模型的科学同行评审，聚焦批评生成与分数预测两大功能，分析了建模方法、基准评估、数据局限及鲁棒性风险，并提出了未来研究方向。

Comparative Study of Hollow-Core and Standard Optical Fibers for Astronomy

空心与标准光纤在天文学中的比较研究

Malak Galal, Oliver Pineda Suárez, Frédéric Gérôme, Benoit Debord, Fetah Benabid, Jean-Paul Kneib

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对光纤天文光谱仪在蓝光波段传输效率低的问题，比较了抑制耦合空心光纤（IC-HCF）与标准多模光纤的性能，通过模拟下一代望远镜光纤定位器运动造成的弯曲、扭转等损耗，评估了IC-HCF在蓝光光谱中的优势及集成可行性。

Human-on-the-Bridge: Scalable Evaluation for AI Agents

Human-on-the-Bridge: 可扩展的AI智能体评估方法

Fouad Bousetouane

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出Human-on-the-Bridge (HOB)范式，通过专家预先策划可复用的评估智能体（包括领域上下文、红队陷阱、陪审员角色等），结合ProofAgent测试框架进行多轮对抗评估，实现可扩展的AI智能体行为评估。

Comments 33 pages, 3 figures

ARTSN: Exact and Adaptive Self-triggered Traffic Scheduling for ARTS Networks

ARTSN：ARTS网络的精确自适应自触发流量调度

Ruide Cao, Shuangping Zhan, Jiashuo Lin, Yan Liu, Chenxi Ling, Yi Wang, Guoming Tang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 针对自触发流量波动性和缺席性挑战，提出ARTSN调度范式，利用可推断到达信息实现精确离线调度，并设计自适应在线时隙释放机制，显著提升可调度性、可扩展性和效率。

Comments 11 pages. Accepted by ICDCS 2026

Benchmarking Web Agent Safety under E-commerce Deceptive Interfaces

电子商务欺骗性界面下的Web Agent安全基准测试

Zijing Shi, Meng Fang, Ling Chen

机构 * AAII, University of Technology Sydney（悉尼科技大学AAII） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出WebDecept框架，在电子商务环境中注入七种常见欺骗性界面模式，测试多模态Web Agent的安全性，发现当前Agent极易受骗且提示约束不足。

Comments Accepted to ACL 2026

On the Dynamics and State Dependent Multiple Equilibria of a Post-Buckled Ultra-Flexible Inverted Pendulum on a Rotating Hub

旋转轮毂上后屈曲超柔性倒立摆的动力学与状态依赖的多重平衡

Prasanna S Gandhi, Dhruvi Joshi, Vivek Natarajan, Ravit Anand

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 针对旋转轮毂驱动的超柔性倒立摆，采用假设模态法推导大变形动力学方程，揭示后屈曲状态下平衡点随轮毂角变化的连续状态依赖特性，并通过实验验证。

Comments 9 pages, 8 figures, Appendix

AuditFraudBench: Benchmarking Audit Judgment in Detecting Fraudulent Misstatements

AuditFraudBench：检测欺诈性错报的审计判断基准

Zhiwei Liu, Yueru He, Qing Ou, Tianlei Zhu, Xiaorui Guo, Xueqing Peng, Sophia Ananiadou

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出AuditFraudBench基准，包含利润来源归因、误导性叙述检测和欺诈模式分类三个任务，评估LLM在审计场景中识别财务欺诈的能力，发现现有模型在联合推理财务数据与披露框架方面存在困难。

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