机器人 / 具身智能

PhyEdit: Towards Real-World Object Manipulation via Physically-Grounded Image Editing

PhyEdit: 通过物理基础图像编辑实现真实世界物体操作

Ruihang Xu, Dewei Zhou, Xiaolong Shen, Fan Ma, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室人工智能研究所ReLER实验室） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PhyEdit通过结合显式几何模拟与2D-3D监督，提升图像编辑中物理准确性和操作一致性，引入RealManip-10K数据集和ManipEval基准测试，优于现有方法。

Comments Code: https://github.com/nenhang/PhyEdit

Learning When to See and When to Feel: Adaptive Vision-Torque Fusion for Contact-Aware Manipulation

学习何时视觉何时触觉：适应性视觉-扭矩融合用于接触感知操控

Jiuzhou Lei, Chang Liu, Yu She, Xiao Liang, Minghui Zheng

机构 * Edwardson School of Industrial Engineering, Purdue University（普渡大学爱德华森工业工程学院） ； Zachry Department of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University（德州农工大学扎克里土木与环境工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出适应性视觉-扭矩融合策略，通过比较不同融合方法提升机器人操控性能，实验显示方法在成功率上优于基线14%。

MobileWAM: Bridging World Action Models to Mobile Manipulation with Chain-of-Foresight

MobileWAM：用前瞻链将世界动作模型（WAM）与移动操作任务对接

Zehua Fan, Junjie He, Wenxuan Song, Xi Wang, Wenqi Lyu, Linge Zhao, Fuhao Li, Zihan You, Yifei Yang, Kaiming Xu, Qi Jiang, Yue Jiang, Haoang Li, Cheng Chi, Feng Gao, Bailin Li, Yan Wang

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； AIR Wuxi Innovation Center, Tsinghua University（清华大学AIR无锡创新中心） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Southeast University（东南大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Li Auto（理想汽车） ； School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robot learning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MobileWAM是一种混合Transformer架构，通过前瞻链（CoF）解决移动操作的异质动态问题，在ManiSkill-HAB上超越SOTA策略，可微调至真实移动操作机器人且泛化性强。

HapticVLA: Contact-Rich Manipulation via Vision-Language-Action Model without Inference-Time Tactile Sensing

HapticVLA：通过视觉-语言-动作模型实现接触丰富的操作，无需推理时触觉感知

Konstantin Gubernatorov, Mikhail Sannikov, Ilya Mikhalchuk, Egor Kuznetsov, Makar Artemov, Ogunwoye Faith Oluwatobi, Marcelino Fernando, Artem Asanov, Ziang Guo, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯克洛夫科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 HapticVLA通过视觉-语言-动作模型实现接触丰富的操作，无需触觉传感器，在现实实验中成功率达到86.7%。

Concurrent Prehensile and Nonprehensile Manipulation: A Practical Approach to Multi-Stage Dexterous Tasks

并行抓取与非抓取操作：多阶段灵巧任务的实用方法

Hao Jiang, Yue Wu, Yue Wang, Gaurav S. Sukhatme, Daniel Seita

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

AI总结 本文提出DexMulti方法，通过分解示范为以物体为中心的技能，实现高效多阶段灵巧任务操作，在实际测试中达到66%的成功率，优于基线方法。

Comments 12 pages, 6 figures

GPA-RAM: Grasp-Pretraining Augmented Robotic Attention Mamba for Spatial Task Learning

GPA-RAM：用于空间任务学习的抓取预训练增强型机器人注意力Mamba

Juyi Sheng, Yangjun Liu, Sheng Xu, Zhixin Yang, Tiantian Xu, Mengyuan Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School（国家一般人工智能重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究所，中国科学院） ； State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智慧城市物联网重点实验室，澳门大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出GPA-RAM框架，通过GPA增强模仿策略并开发RAM实现高效计算，在多机器人平台的空间操纵任务中显著提升成功率，兼顾精度与实时性。

SeedPolicy: Horizon Scaling via Self-Evolving Diffusion Policy for Robot Manipulation

SeedPolicy: 通过自进化扩散策略实现机器人操控的水平扩展

Youqiang Gui, Yuxuan Zhou, Shen Cheng, Xinyang Yuan, Haoqiang Fan, Peng Cheng, Shuaicheng Liu

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Dexmal Inc.（Dexmal公司） ； Independent Researcher（独立研究员） ； UESTC 纠错

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

AI总结 本文提出SEGA模块，通过门控注意力机制提升扩散策略在长时域操控中的表现，实验表明其在RoboTwin 2.0基准上优于现有方法，具有更高的效率和性能。

Comments 17 pages, 13 figures

Compliant Non-Prehensile Pushing Manipulation

顺应性非抓取推动操作

Francesco Cufino, Mario Selvaggio, Fabio Amadio, Fabio Ruggiero

机构 * PRISMA Lab, department of Electrical Engineering and Information Technology of the University of Naples Federico II（PRISMA实验室，那不勒斯费德里科二世大学电气工程与信息科技系） ； Inria, CNRS, Université de Lorraine（Inria、CNRS、洛林大学） ； ABB Corporate Research Center（ABB企业研究中心） 纠错

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

AI总结 针对顺应性机器人系统中的非抓取推动操作，提出基于阻抗控制与模型预测控制的框架，通过优化位置/速度设定点实现顺应性推动，并集成能量罐无源性滤波器保证安全交互。

Stochastic Entanglement of Deterministic Origami Tentacles For Robust Robotic Grasping

确定性折纸tentacle的随机纠缠用于通用机器人抓取

Alec Boron, Bokun Zheng, Ziyang Zhou, Noel Naughton, Suyi Li

机构 * Department of Mechanical Engineering, Virginia Tech, VA, USA（弗吉尼亚理工大学机械工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种折纸tentacle抓取器，通过确定性变形编程与随机纠缠协同实现通用物体抓取，结合折纸力学与Cosserat杆模拟，验证了其在动态环境中的抓取能力。

TAC-LOCO: Unified Whole-Body Control for Quadrupedal TACtile-Informed LOCO-Manipulation

TAC-LOCO：用于四足触觉感知 LOCO 操纵的统一全身控制

Muqun Hu, Yuhao Zhou, Kabir Ray Malik, Chi Lin, Won Suk Lee, Yu She, Yan Gu

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 研究动态移动操纵中触觉传感在全身控制的作用，提出 TAC-LOCO 框架，编码触觉观测与本体感觉统一控制肢体，经奖励设计使策略能应对多种情况，部署后实现降力及低掉落率。

InCoM: Intent-Driven Perception and Structured Coordination for Mobile Manipulation

InCoM：基于意图的感知与结构化协调用于移动操作

Jiahao Liu, Cui Wenbo, Zhongpu Xia, Yongliang Wang, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； AnyverseDynamics 纠错

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

AI总结 InCoM通过意图驱动的感知和结构化协调框架，解决移动操作中基座与机械臂动作耦合及感知注意力分配问题，提升任务成功率。

RoboStream: Weaving Spatio-Temporal Reasoning with Memory in Vision-Language Models for Robotics

RoboStream: 用记忆融合时空推理提升视觉语言模型在机器人中的应用

Yuzhi Huang, Jie Wu, Weijue Bu, Ziyi Xiong, Gaoyang Jiang, Ye Li, Kangye Ji, Shuzhao Xie, Yue Huang, Chenglei Wu, Jingyan Jiang, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； YXGN Robotics（YXGN机器人） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 RoboStream通过时空融合令牌和因果时空图实现持久记忆，解决机器人长时间任务中的几何锚定和状态追踪问题，提升长期任务表现。

Comments Accepted by ECCV 2026

OpenSPM: An Environment-Transferable Robotic Key Spatial Pose Memory and Closed-Loop High-Frequency Flow-Matching Action Generation Model

OpenSPM：一种环境可迁移的机器人关键空间位姿记忆与闭环高频流匹配动作生成模型

Iok Tong Lei, Qingchen Xie, Yifan Wang, Yap Ying Jie, Zhidong Deng

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

AI总结 提出OpenSPM框架，通过空间位姿记忆和流匹配动作生成模型，实现开放环境桌面机器人操作的高频、精确控制，在LIBERO-GOAL任务中达到85.6%成功率和1033.3 Hz等效控制频率。

Comments Preprint

VolumeDP: Modeling Volumetric Representation for Manipulation Policy Learning

VolumeDP: 用于操作策略学习的体积表示建模

Tianxing Zhou, Feiyang Xue, Zhangchen Ye, Tianyuan Yuan, Hang Zhao, Tao Jiang

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Galaxea AI 纠错

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

AI总结 提出VolumeDP策略架构，通过体积表示显式3D推理解决2D-3D不匹配问题，在LIBERO基准上达到88.8%平均成功率，比最强基线提升14.8%。

Comments Accepted to IROS 2026

MobileManiBench: Simplifying Model Verification for Mobile Manipulation

MobileManiBench：简化移动操作模型验证

Wenbo Wang, Fangyun Wei, QiXiu Li, Xi Chen, Yaobo Liang, Chang Xu, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出仿真优先框架MobileManiBench，基于NVIDIA Isaac Sim和强化学习自动生成多样化移动操作轨迹，包含300K条轨迹，用于验证VLA模型在真实部署前的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

Monte Carlo Tree Search with Tensor Factorization for Optimization Problems in Robotics

基于张量分解的蒙特卡洛树搜索用于机器人优化问题

Teng Xue, Yan Zhang, Amirreza Razmjoo, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 提出TTTS算法，利用张量分解压缩决策树分支间的隐式相关性，以线性复杂度降低MCTS的计算和存储开销，在逆运动学、运动规划、多阶段操作等任务中实现高效全局优化。

Comments 25 pages, 17 figures

Prior Reinforce: Goal-Conditioned Dynamic Manipulation with Limited Trials

Prior Reinforce: 有限试验下的目标条件动态操控

Yihang Hu, Pingyue Sheng, Yuyang Liu, Shengjie Wang, Yang Gao

机构 * IIIS, Tsinghua University（清华大学智能学院） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Spirit AI 纠错

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

AI总结 提出Prior Reinforce框架，利用条件扩散模型从少量演示学习运动流形，并在低维条件空间通过反馈驱动优化适应新目标，实现少至十次试验内的动态操控。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Periodic robust robotic rock chop via virtual model control

基于虚拟模型控制的周期性鲁棒机器人砍切

Yi Zhang, Fumiya Iida, Fulvio Forni

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出一种物理结构化的虚拟模型控制器，通过切换虚拟机构生成鲁棒的周期性砍切运动，无需预规划轨迹，在Franka机械臂上实现多种蔬菜的亚毫米级精确切割。

An Ergonomic, Customizable Soft Robotic Glove toward Personalized Hand Rehabilitation

一种符合人体工程学、可定制的软体机器人手套，用于个性化手部康复

Rui Chen, Firman Isma Serdana, Domenico Chiaradia, Xianlong Mai, Elena Losanno, Gabriele Righi, Claudia De Santis, Federica Serra, Vincent Mendez, Cristian Camardella, Daniele Leonardis, Giulio Del Popolo, Silvestro Micera, Antonio Frisoli

机构 * The Biorobotics Inst. and Dept. of Excellence in Robotics and AI, Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa, Italy（生物机器人研究所和机器人与人工智能卓越部门，圣安娜高等学院，比萨，意大利） ； Institute of Mechanical Intelligence and Department of Excellence in Robotics and AI, Scuola Superiore Sant’Anna (SSSA), 56127, Pisa, Italy（机械智能研究所和机器人与人工智能卓越部门，圣安娜高等学院（SSSA），56127，比萨，意大利） ； CAS Key Laboratory of Mechanical Behavior and Design of Materials, Institute of Humanoid Robots, School of Engineering Sciences, University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学材料机械行为与设计国家重点实验室，人形机器人研究所，工程科学学院，合肥，中国） ； Modular Implantable Neuroprostheses (MINE) Laboratory, Università Vita-Salute San Raffaele & Sant’Anna School of Advanced Studies, Milan, Italy（可植入神经假体（MINE）实验室，维塔-桑瑞法大学及圣安娜高级研究学院，米兰，意大利） ； Careggi University Hospital, 50134 Florence, Italy（Careggi大学医院，50134，佛罗伦萨，意大利） ； Bertarelli Fndn. Chair in Translational Neuroengineering, Neuro X Institute, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Laussane, Switzerland（伯特拉里基金会转化神经工程主席，Neuro X研究所，洛桑联邦理工学院（EPFL），洛桑，瑞士） 纠错

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

AI总结 针对手部康复需求，提出一种基于织物的可定制软体机器人手套，采用数控热封技术制造双腔致动器，通过个性化指关节适配和凹形外表面设计提升舒适度与抓握力，实验验证其能降低前臂肌肉活动并改善脊髓损伤患者的抓握模式。

FingerEye: Learning Dexterous Manipulation with Continuous Vision-Tactile Sensing

FingerEye：通过连续视觉-触觉感知学习灵巧操作

Zhixuan Xu, Yichen Li, Xuanye Wu, Tianyu Qiu, Lin Shao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； RoboScience（机器人科学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 FingerEye通过连续视觉-触觉感知提升机器人灵巧操作，结合视觉和触觉反馈，在模拟和现实环境中使腕部策略的成功率提升超30个百分点。

From Pixels to Shelf: An Integrated Robotic System for Autonomous Supermarket Stocking with a Mobile Manipulator

从像素到货架：基于移动操作臂的自主超市补货集成机器人系统

Davide Peron, Victor Nan Fernandez-Ayala, Lukas Segelmark

机构 * Department of Information Engineering, University of Padova（帕多瓦大学信息工程系） ； Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统系） ； Animum AB（Animum公司） 纠错

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

AI总结 提出一种集成商用硬件与ROS2的模块化机器人系统，利用行为树规划、视觉检测和两步MPC控制，在700多次补货实验中实现98%以上的抓取成功率，但性能仍逊于人类工人。

Comments Preprint for CASE 2026

Kernel-SDF: An Open-Source Library for Real-Time Signed Distance Function Estimation using Kernel Regression

基于核回归的SDF库：利用核回归进行实时符号距离函数估计的开源库

Zhirui Dai, Tianxing Fan, Mani Amani, Jaemin Seo, Ki Myung Brian Lee, Hyondong Oh, Nikolay Atanasov

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract,comments)；manipulation(abstract)；navigation(abstract)；robotic(abstract)

AI总结 本文提出Kernel-SDF开源库，通过核回归实时估计带不确定性的符号距离函数，提供高精度SDF、梯度和网格构造，适用于机器人应用。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026; code: https://github.com/ExistentialRobotics/kernel_sdf

Adaptive Modular Geometric Control of Robotic Manipulators

机器人操作臂的自适应模块化几何控制

Mahdi Hejrati, Amir Hossein Barjini, Gokhan Alcan, Jouni Mattila

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

AI总结 针对惯性参数不确定的机器人操作臂，提出一种自适应模块化几何控制框架，通过SE(3)上的对数映射定义构型误差，结合李代数对偶配对实现模块间功率共轭连接，并引入正定对称矩阵流形上的几何自适应律，证明闭环跟踪误差半全局一致最终有界。

Comments Submitted to Systems & Control Letters

SynAgent: Generalizable Cooperative Humanoid Manipulation via Solo-to-Cooperative Agent Synergy

SynAgent：通过独狼到协作代理协同实现通用化的人形机器人操作

Wei Yao, Haohan Ma, Hongwen Zhang, Liangjun Xing, Zhile Yang, Yuanjun Guo, Yunlian Sun, Yebin Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing Forestry University（南京林业大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SynAgent框架，通过独狼到协作代理协同转移单agent人-物体交互技能，实现可扩展且物理合理的协作操作，实验显示其在协作模仿和轨迹条件控制方面优于现有基线。

Critic Architecture Matters: Dual vs. Unified Critics for Humanoid Loco-Manipulation

评论家架构的重要性：双评论家与统一评论家在人形机器人移动操作中的对比

Mehmet Turan Yardımcı

机构 * Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Çukurova University（丘布亚大学） 纠错

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

AI总结 针对人形机器人多目标强化学习，对比统一评论家与双评论家架构，实验表明双评论家策略在到达速度、吞吐量和成功率上显著优于统一评论家，且架构选择比奖励工程影响更大。

Comments Accepted at the ICRA 2026 Workshop on Reinforcement Learning for Imitation Learning (RL4IL), Vienna. 5 pages, 2 figures. v2: corrects the unified-critic run's curriculum level (10 of 40) and per-run environment counts, adds a Confounding Factors section, and softens the causal framing; measurements unchanged. https://mturan33.github.io/critic-architecture-matters/

ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification

ID-Guard：一种通过破坏身份特征来对抗面部操纵的通用框架

Zuomin Qu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Qian Wang, Xiaochun Cao

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

AI总结 本研究针对面部操纵滥用的问题，提出ID-Guard通用框架，通过身份破坏模块生成跨模型可迁移扰动，可防御多种操纵模型并集成到其他任务中。

InDex: Empowering VLA Models with Intent-Conditioned Arm-Hand Coordination for Dexterous Manipulation

弥合形态差距：通过意图条件微调使VLA模型适应灵巧操作

Chuanke Pang, Junyi Huang, Zhijun Zhao, Yaobing Wang, Kun Xu, Xilun Ding

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； China Academy of Space Technology（中国空间技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出InDex框架，通过将预训练的1-DoF平行抓取输出重用作宏观虚拟抓取意图代理，结合两阶段解耦学习架构，实现VLA模型从低自由度夹爪到高自由度灵巧手的适应，有效缓解灾难性遗忘和动作流形坍缩。

SAFE-Pruner: Semantic Attention-Guided Future-Aware Token Pruning for Efficient Vision-Language-Action Manipulation

SAFE-Pruner: 语义注意力引导的未来感知令牌剪枝用于高效视觉-语言-动作操控

Shilin Ma, Chubin Zhang, Changyuan Wang, Yuji Wang, Yue Wu, Zixuan Wang, Jingqi Tian, Zheng Zhu, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型推理加速中现有剪枝方法忽略深层视觉信息的问题，提出SAFE-Pruner框架，通过引入未来层注意力线索和语义注意力一致性实现前瞻性令牌剪枝，在仿真和真实实验中取得最高1.89倍加速且成功率下降小于1.7%。

Comments Accepted to ECCV 2026

AnchorRefine: Synergy-Manipulation Based on Trajectory Anchor and Residual Refinement for Vision-Language-Action Models

AnchorRefine：基于轨迹锚点和残差细化的轨迹-锚点与残差细化的视觉-语言-动作模型

Tingzheng Jia, Kan Guo, Lanping Qian, Yongli Hu, Daxin Tian, Guixian Qu, Chunmian Lin, Baocai Yin, Jiapu Wang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorRefine框架，通过分解视觉-语言-动作动作建模为轨迹锚点和残差细化，提升几何和接触精度，实验表明在模拟和现实任务中均取得显著提升。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript because the work requires substantial revision and further experimental validation

DECO: Decoupled Multimodal Diffusion Transformer for Bimanual Dexterous Manipulation with a Plugin Tactile Adapter

DECO：解耦多模态扩散变压器用于配备插件触觉适配器的双臂灵巧操作

Xukun Li, Yu Sun, Lei Zhang, Bosheng Huang, Yibo Peng, Yuan Meng, Haojun Jiang, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Alois Knoll, Zhenshan Bing, Xinlong Wang, Zhenguo Sun

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Garching, Germany（慕尼黑技术大学计算与信息学院） ； Department of Shenyang Institute of Computing Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院沈阳计算技术研究所部门） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 DECO通过解耦多模态输入和触觉适配器，实现了双臂灵巧操作的高效整合与高成功率

Comments 17 pages, 8 figures. Project Page: https://baai-humanoid.github.io/DECO-webpage/