Query-Only Backdoor Attacks on Self-Evolving Skills via Trajectory Poisoning
通过轨迹投毒对自进化技能实施仅查询式后门攻击
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究针对自进化技能系统提出仅查询式轨迹后门攻击TBA，通过构造查询诱导生成带后门技能，实验证实其可可靠植入条件后门且效果优于直接注入。
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。
1. 机器人操作 928 篇
Staying True to the Origin: Continuous Image Stylization with Smooth Transitions
忠于本源：具有平滑过渡的连续图像风格化
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对图像风格化的内容保留与过渡问题，提出两阶段训练策略及风格强度感知样条插值方法，让基于DiT的模型实现精确连续的风格强度控制，生成高保真结果。
Comments 14 pages, 12 figures
A Mixed-Stiffness Anthropomimetic Fingertip Broadens the Operating Range for Coin Grasping
混合刚度仿人指尖扩大硬币抓取的工作范围
机构 * The University of Electro-Communications（电气通信大学）
专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出混合刚度仿人指尖设计，实验显示其在硬币抓取的多数测试条件下成功率优于均匀软指尖，为薄物体抓取的工作范围扩展提供了新的指尖设计变量。
Comments 22 pages, 7 figures, 2 tables; supplementary material includes 3 figures, 1 table, and 1 video. Code, condition-wise trial data, CAD, and STL files are available at https://github.com/TogoLab/mixed-stiffness-fingertip-coin-grasping
AdaDexGrasp: Adaptive Dexterous Grasping via 3D Visuo-Tactile Representation Fusion
AdaDexGrasp：基于3D视觉-触觉表示融合的自适应灵巧抓取
机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对机器人抓取难以复刻人类视觉-触觉融合自适应能力的问题，提出AdaDexGrasp视觉-触觉融合抓取框架，通过3D表示融合实现接触感知抓取生成与优化，实验验证其提升了抓取成功率与泛化性。
Comments Accepted at ECCV 2026
Projection-Retraction MPPI: Exact Constraint-Manifold Control for Manipulators
投影-回退MPPI：机器人操纵器的精确约束流形控制
机构 * School of Mechanical Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学机械工程学院） ； Institutes of Convergence Technology（融合技术研究院）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文针对MPPI处理操纵约束的缺陷，提出PR-MPPI算法，通过投影与回退机制精确强制执行约束，在仿真与真实硬件的双臂系统上验证了其有效性。
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
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）
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
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
Resourced Authority A Mechanism-Design Model for Participatory Governance of Deployed AI Agents
资源权威：部署AI代理参与式治理的机制设计模型
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出资源权威机制设计模型，用于通过计算预算使授权自我执行，实现对已部署AI代理的参与式治理，同时指出被治理代理操纵治理 electorate 是核心开放问题。
Comments 22 pages, 9 Figures
Floating Radiance Networks
浮动辐射场网络
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究提出浮动辐射场网络（FlaRe），一种结合可显式光线追踪几何与连续神经辐射函数的神经场景表示，可实现高保真渲染、光线追踪、几何操作与外观编辑的统一，在基准测试中具竞争力。
Vorch-Omni: Multi-Task Orchestration of Sight and Sound
Vorch-Omni：视觉与听觉的多任务编排
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Vorch-Omni是基于流匹配扩散Transformer的统一多任务视听合成框架，支持10余项视听相关任务，为通用视听生成与操作提供可扩展基础。
Comments Project Page: https://vorch-project.github.io/Vorch-Omni-project/
ARGUS: Aligning Robot Scene Geometry Under Shifting Views with Large 3D Vision Models
ARGUS：利用大规模3D视觉模型在视角变化下对齐机器人场景几何结构
机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard University（哈佛大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本研究提出ARGUS，一种利用大规模3D视觉模型对齐机器人场景几何结构的观测预处理流水线，可提升机器人操纵策略在视角多样化场景下的性能与学习效率。
Comments Project webpage: https://rsathua.github.io/ARGUS/
Behavioral Residualization for Unsupervised Intrusion Detection in Automotive CAN Networks
汽车CAN网络无监督入侵检测的行为残差化方法
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对汽车CAN网络现有入侵检测方法在攻击者复用合法仲裁ID时失效的问题，提出每ID行为残差化表示，经多检测器和数据集验证，可有效提升无监督入侵检测性能，但存在新颖ID泛洪和跨ID模糊测试的局限性。
Comments 9 pages, 5 figures, 8 tables
HexMIL: Hierarchical Attention MIL for Ante-Hoc Explainable Detection of AI-Manipulated CT Volumes
HexMIL：用于AI篡改CT体积事前可解释检测的分层注意力多实例学习
机构 * University of Catania（卡塔尼亚大学） ； State University of New York Polytechnic Institute（纽约州立大学理工学院）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 HexMIL是一种无掩码的医疗深度伪造检测器，采用分层注意力多实例学习，利用二元体积级监督实现AI篡改CT体积的事前可解释检测，在跨生成器泛化任务中性能优于基线。
Comments Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)
Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10--14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil
GraspMeanFlow: SE(3)-Equivariant MeanFlow for Few-Step 6-DoF Grasp Generation
GraspMeanFlow：用于少步6自由度抓取生成的SE(3)等变MeanFlow
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究提出SE(3)等变MeanFlow框架GraspMeanFlow，解决现有6自由度抓取生成方法采样效率低的问题，在ACRONYM数据集上实现少步高效抓取生成并提升成功率，且抓取分布可随物体精确变换。
Toward Certified Functional Safety for Industrial Humanoid Robots: The Fail-Passive Gap and a Feasibility Study
面向工业人形机器人的认证功能安全：故障被动间隙与可行性研究
机构 * Siemens Foundational Technologies, Siemens Corporation（西门子基础技术部，西门子公司）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究针对工业人形机器人功能安全认证的故障被动间隙，通过外部安全链定位间隙，在Unitree G1 EDU上验证方法，分析人形机器人主动安全状态，将间隙定位在SDA与平衡策略的接口处。
Ego2Robot: Scalable Robot Data Synthesis from Egocentric Human Data
Ego2Robot：从第一视角人类数据生成可扩展机器人数据
机构 * AIM3 Lab, Renmin University of China（中国人民大学AIM3实验室） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴通义千问团队） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（北京通用人工智能研究院） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 Ego2Robot提出将第一视角人类操控视频转换为机器人训练数据的可扩展流水线，生成18561小时机器人数据，扩展RoboTwin2.0验证其联合预训练可提升机器人分布外泛化能力并经真实部署验证
Probabilistic Reachable-Action Verification of Visuomotor Policies via Set-Based Training
基于集合训练的视觉运动策略的概率可达动作验证
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文针对视觉运动策略可达性分析的高成本与保守性问题，提出冻结视觉编码器、在低维接口做集合传播的集合训练方法，经实验验证该方法可减小概率可达动作半径并保留任务能力。
Hybrid Impedance-Admittance Control with Multi-Link Aerial Robot for Contact-Rich Surface Sliding Task
多旋翼空中机器人的混合阻抗-导纳控制用于接触丰富的表面滑动任务
机构 * The University of Tokyo（东京大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究针对多旋翼空中机器人，提出混合阻抗-导纳控制策略，利用其铰接形态分离力与运动调节，实现未知表面上稳健柔顺的接触丰富表面滑动任务。
Securing Agentic AI: From Per-Action Checks to Trajectory Assurance
安全智能体AI：从单步行动检查到轨迹保障
机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究围绕自主智能体安全领域，梳理了单智能体、多智能体及宏观层面的各类安全挑战，提出安全需成为智能体架构等的可验证属性，为可信自主智能体部署提供路线图。
Comments 6 pages. Accepted to the ACM AI Leadership Summit 2026 (Visionary Track)
DeBERTa-Sentinel: Toward Transparent and Trustworthy Detection of AI-Generated Text
DeBERTa-Sentinel：实现透明且可信的AI生成文本检测
机构 * University of Hertfordshire（赫特福德大学） ； James Cook University（詹姆斯库克大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 DeBERTa-Sentinel是基于DeBERTa-v3的透明AI生成文本检测框架，在GLC-AIText数据集上实现优异检测性能，可公开token级解释以支持利益相关者审计。
Image-Space Rule Discovery
图像空间中的规则发现
机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（独立行政法人产业技术综合研究所） ； University of Oxford（牛津大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本研究提出WISRD基准测试图像编辑模型的图像空间规则发现能力，发现Nano Banana Pro表现最优，当前模型可部分依赖图像内指令，且该模型在4×4数独等任务上有一定性能。
Comments 20 pages, 5 figures
DreamTraj: Generating 6-DoF Object Trajectories by Reading Unrendered Video Diffusion Latents
DreamTraj：通过读取未渲染视频扩散隐变量生成6自由度物体轨迹
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 DreamTraj利用含细粒度指令的MOVE数据集，从单张RGB图像和任务指令读取冻结视频扩散模型中间表示，直接解码6自由度物体轨迹，性能优于传统方法且速度提升4.6倍。
Comments 17 pages, 8 figures, 11 tables. Project page: https://whathappen0.github.io/DreamTraj/
Compliant Sphere Lattice Contact: Distributed Contact Modeling for Sphere-Based Robot Representations
柔顺球格接触：基于球的机器人表示的分布式接触建模
专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究针对基于球的机器人接触模型物理准确性不足的问题，提出CSLC分布式接触模型，通过弹簧连接的柔顺球格实现空间接触区域建模，经验证可提升抓取稳定性。
Journal ref ICRA 2026 Workshop on Contact-Rich Control and Representation
Motion Planning for Mobile Manipulators Navigating Doorways via Model Predictive Control
基于模型预测控制的移动机械臂 doorway 运动规划
机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； AlphaZ Inc.（AlphaZ公司）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对移动机械臂在人类环境中穿越 doorway 的需求，提出基于非线性 MPC 的耦合系统运动规划框架，经仿真与硬件实验验证可生成无碰撞的 door 穿越轨迹。
Exposed by Design: A Dynamic Security Assessment of Internet-Facing MCP Servers at Scale
设计暴露：面向互联网的MCP服务器的大规模动态安全评估
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对公共互联网上的MCP服务器开展大规模动态安全评估，借助自主框架Corvus发现大量未授权、存在漏洞的服务器，并开源Corvus用于MCP安全评估。
Comments 13 pages, 3 figures
Diagnosing Compositional Generalization in Sequential Robot Tasks
诊断序列机器人任务中的组合泛化问题
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文针对序列机器人操作的组合泛化问题，将泛化差距分解为三类偏移，发现结构化子集覆盖动作相关依赖即可实现高分布外性能，微调单演示可大幅提升OOD成功率，提出数据收集应优先依赖覆盖。
Balancing of Humanoid with Object Mass: Trade-off Analyses and Lifting Control
带物体质量的人形机器人平衡：权衡分析与举升控制
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 该研究分析物体质量对人形机器人平衡的动态影响，构建平衡状态盆地/边界，定义临界与过渡质量，将其应用于轨迹优化，实现人形机器人稳定举升物体控制并完成相关任务。
Comments 22 pages, 13 figures, 1 table
Evidence-Type Competition: When Can Interventional Data Teach Language Models Causal Direction?
证据类型竞争：干预数据何时能教会语言模型因果方向？
机构 * Tsingjiao Information Science (Beijing) Co., Ltd（北京清教信息科技有限公司）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 该研究发现干预数据训练语言模型因果推理的金标准假设存在局限，观测上下文会抑制模型的因果方向判断能力，提出证据平均方案可降低符号错误率。
Comments 13 pages, 6 figures, 4 tables
Progressive Decision-Making for Localizing Open-Ended AI-Generated Image Forgeries
面向开放式AI生成图像伪造定位的渐进式决策方法
机构 * School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） ； Institute of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能研究院） ； Key Laboratory of Intelligent Bionic Unmanned Systems, Ministry of Education, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学智能仿生无人系统教育部重点实验室）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究针对AI生成图像伪造定位难题，提出基于EG-Mamba的渐进式决策更新方法，通过自适应序列决策提升定位性能，在未见AI生成伪造上表现更优。
Forwardrobe: Garment-Aware Gaussian Avatars from a Single Image
Forwardrobe：基于单张图像的衣物感知高斯化身
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 该研究提出Forwardrobe框架，通过在高斯空间分离衣物与身体，实现单张图像的衣物感知高斯化身重建，提升了衣物重建质量与操作灵活性，支持衣物编辑等应用。
