机器人 / 具身智能

Beyond Description: Cognitively Benchmarking Fine-Grained Action for Embodied Agents

超越描述：为具身智能体进行细粒度动作的认知基准测试

Dayong Liu, Chao Xu, Weihong Chen, Suyu Zhang, Juncheng Wang, Jiankang Deng, Baigui Sun, Yang Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Wolf 1069 b（沃尔夫1069b） ； Sany Group（三一集团） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CFG-Bench基准测试，旨在评估具身智能体在物理交互中的细粒度动作能力，揭示现有MLLMs在高层次推理中的不足，并通过监督微调提升其性能。

Comments Accepted to ECCV2026

A Physics-Grounded Benchmark for Multi-Agent Dynamics in World Models

基于物理的多智能体动力学世界模型基准

Nuo Chen, Lulin Liu, Zihao Li, Ziyao Zeng, Zihao Zhu, Wenyan Cong, Junyuan Hong, Yunhao Yang, Zhengzhong Tu, Yan Wang, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Zhangyang Wang, Yang Zhou, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Marquette University（马奎特大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出CrashTwin框架，通过多智能体碰撞场景数据集和校准无关重建流程，从时空一致性、动量与动能守恒、世界动力学完整性三个维度评估世界模型的物理可信度。

Comments 34 pages, 9 figures, 12 tables

MUSON: A Reasoning-oriented Multimodal Dataset for Socially Compliant Navigation in Urban Environments

MUSON：用于城市环境中社会合规导航的面向推理的多模态数据集

Zhuonan Liu, Xinyu Zhang, Zishuo Wang, Runji Cai, Tomohito Kawabata, Qianyi Li, Xuance Peng, Tianze Yu, Zhen Xiong, Xuesu Xiao, Ling Xiao

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University（北海道大学信息科学研究生院） ； Graduate School of Computer Science, George Mason University（乔治·马歇尔大学计算机科学研究生院） 纠错

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

AI总结 研究社会合规导航问题，利用视觉语言模型，引入含10110个自我中心样本的多模态数据集MUSON，采用五步注释框架，为推进该导航提供有效基准。

Policy4OOD: A Knowledge-Guided World Model for Policy Intervention Simulation against the Opioid Overdose Crisis

Policy4OOD：一种知识引导的世界模型，用于针对阿片类药物过量危机的政策干预模拟

Yijun Ma, Zehong Wang, Weixiang Sun, Zheyuan Zhang, Kaiwen Shi, Nitesh Chawla, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame, South Bend, USA（南达科他大学） 纠错

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

AI总结 提出Policy4OOD，一种知识引导的时空世界模型，通过联合编码政策知识图谱、空间依赖和时间序列，实现政策干预的预测、反事实推理和优化，并在2019-2024年美国州级数据上验证了其有效性。

From Seeing to Experiencing: Scaling Navigation Foundation Models with Reinforcement Learning

从看见到体验：通过强化学习扩展导航基础模型

Honglin He, Yukai Ma, Brad Squicciarini, Wayne Wu, Bolei Zhou

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Coco Robotics（Coco机器人） 纠错

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

AI总结 提出S2E框架，结合离线视频预训练和模拟环境强化学习，通过锚点引导分布匹配和残差注意力模块，提升导航基础模型的交互性和安全性。

Comments 27 pages, 20 figures, 9 tables, conference

A Generalized Theory of Load Distribution in Redundantly-actuated Robotic Systems

冗余驱动机器人系统中载荷分布的通用理论

Joshua Flight, Clément Gosselin

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

AI总结 本文提出冗余驱动机器人系统中载荷分布的通用理论，推导了高效力合成与分析解，并指出现有方法的不足，通过示例展示改进效果。

Comments 23 pages, 15 figures. Submitted to The International Journal of Robotics Research

XPolicyLab: A Unified Standard and Open Ecosystem for Robot Policy Evaluation and Deployment

XPolicyLab：用于机器人策略评估与部署的统一标准及开放生态系统

XPolicyLab Community, Tianxing Chen, Yue Chen, Tian Nian, Zijian Cai, Guangyu Chen, Wenwei Lin, Qiwei Liang, Zanxin Chen, Peicheng Xiang, Kailun Su, Zixuan Li, Junyuan Tang, Yan Qin, Qiangyu Chen, Shaolong Zhu, Xiang Li, Jiahao Zhang, Weijie Wan, Baijun Chen, Honghao Su, Kehe Ye, Shujia Liu, Kaixuan Wang, Haotian Liang, Yunze Liu, Mingleyang Li, Yuran Wang, Boyu Chen, Hongzhe Bi, Shuhe Huang, Hengkai Tan, Jisong Cai, Yao Mu, Jun Guo, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Weijie Ke, Hengtao Li, Yuhang Tang, Xiaofan Li, Ganlin Yang, Zhangzheng Tu, Shuai Yang, Wenxuan Song, Pengxiang Ding, Kaidong Zhang, Yu Sun, Junliang Guo, Tong Zhang, Yixing Chen, Rongxu Cui, Zongzheng Zhang, Haoxiang Ma, Junhao Cai, Haoyu Zhang, Senqiao Yang, Jinhui Ye, Pengguang Chen, Shu Liu, Xiu Su, Wenhan Fang, Wenhao Li, Yichao Cao, Chengyao Wang, Qiang Chen, Ping Luo, Wenbo Ding

机构 * THU（清华大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robot policy(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 XPolicyLab是统一机器人策略评估与部署的开放生态系统，通过标准化接口降低集成成本，集成42个策略，可适配仿真与真实机器人，减少了策略与环境的适配工作量。

Comments Website: xpolicylab.github.io, Code: https://github.com/XPolicyLab/XPolicyLab

NormAct: Benchmarking Embodied Agents' Proactive Compliance with Unspoken Social Norms

NormAct：具身规划中隐藏社会规范遵守的基准

Shiyun Zhao, Xinwei Song, Tianyu Guo, Xiaomeng Gao, Mingyuan Liu, Xu Han, Yuanyuan Zhang, Zhenliang Zhang, Xue Feng, Bo Dai

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI)（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） ； China Academy of Information and Communications Technology（中国信息通信研究院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出NormAct基准，评估多模态大语言模型在具身规划中遵守隐藏社会规范的能力，发现模型在67.3%情况下达成显式目标，但仅26.4%遵守隐藏规范；提出NormPerceptor方法将任务成功率从24.2%提升至46.7%。

Comments This version revises the paper content and adds substantial details on the benchmark design and experimental setup

$\mathcal{P}^3$: Toward Versatile Embodied Agents

$\mathcal{P}^3$：迈向通用具身智能体

Shengli Zhou, Xiangchen Wang, Jinrui Zhang, Ruozai Tian, Jianzheng Huang, Rongtao Xu, Guanhua Chen, Feng Zheng

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Spatialtemporal AI（时空AI） ； MBZUAI 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对具身智能体面临的动态环境感知、工具使用和多任务规划挑战，提出$\mathcal{P}^3$统一框架，集成实时感知与动态调度，经实验验证能打造高迁移性通用具身智能体。

Comments Accepted by RSS 2026 Workshop ExWBC

Cognitive World Model for Progressive BDI/E Trajectory Evaluation of Conversational Agents

用于过程级社会影响力评估的认知世界模型

Minghui Ma, Bin Guo, Hao Wang, Han Wang, Mengqi Chen, Jingqi Liu, Yan Liu

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出认知世界模型(CogWM)，通过联合预测BDI/E认知状态和用户话语，实现从终端判断到过程跟踪的社会影响力对话评估，在四个场景中达到77.6%情感准确率。

Comments 22 pages, 6 figures

RAD: A Dataset and Benchmark for Real-Life Anomaly Detection with Robotic Observations

RAD：面向机器人观测的真实异常检测数据集与基准

Kaichen Zhou, Xinhai Chang, Taewhan Kim, Jiadong Zhang, Yang Cao, Chufei Peng, Fangneng Zhan, Hao Zhao, Hao Dong, Kai Ming Ting, Ye Zhu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Great Bay University（大湾大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Deakin University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 提出RAD数据集，包含13类日常物体和4种缺陷，从60多个机器人视角在非受控光照下采集，用于评估2D特征、3D重建和视觉语言模型在姿态无关的异常检测中的表现，发现2D方法优于3D和VLM方法。

Dynamic Multi-Agent Pickup and Delivery in Robotic Cellular Warehousing Systems

机器人化仓储系统中的动态多智能体取送货

Cheng Ren, Ming Li, Xinping Guan, George Q. Huang

机构 * Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（工业与系统工程系，香港理工大学） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（自动化与智能感知学院，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对订单内部SKU动态追加的仓库场景，首次形式化动态多智能体取送货问题，提出两种基于令牌传递的事件触发在线重规划算法，显著降低订单流时间。

SENTINEL: A Multi-Level Formal Framework for Safety Evaluation of Foundation Model-based Embodied Agents

SENTINEL：面向基础模型基于具身代理的安全性评估多级形式框架

Simon Sinong Zhan, Philip Wang, Yao Liu, Yiyan Peng, Zinan Wang, Qineng Wang, Zhian Ruan, Xiangyu Shi, Xinyu Cao, Frank Yang, Zhenyang Ni, Kangrui Wang, Ruohan Zhang, Huajie Shao, Manling Li, Qi Zhu

机构 * Northwestern University, USA ； University of Southern California, USA ； College of William \& Mary 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SENTINEL通过形式时序逻辑多级验证框架，系统性评估基础模型具身代理在模拟环境中的物理安全性。

Can LLMs Prove Robotic Path Planning Optimality? A Benchmark for Research-Level Algorithm Verification

大语言模型能否证明机器人路径规划的最优性？一种用于研究级算法验证的基准测试

Zhengbang Yang, Md. Tasin Tazwar, Minghan Wei, Zhuangdi Zhu

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个评估大语言模型在机器人路径规划算法近似比证明能力的基准测试，包含34个研究级证明任务，揭示了LLM在缺乏领域知识时的局限性，并通过上下文补充分析改进推理质量。

RoboWorld: Fast and Reliable Neural Simulators for Generalist Robot Policy Evaluation

RoboWorld: 用于通用机器人策略评估的快速可靠神经模拟器

Byeongguk Jeon, Seonghyeon Ye, JaeHyeok Doo, Sungdong Kim, Minjoon Seo, Hyungmok Son, Kimin Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Config 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robot policy(title)；world model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出RoboWorld自动化评估流程，结合快速自回归视频世界模型和任务进度感知视觉语言模型评分，通过Step Forcing减少训练-测试不匹配，实现与真实世界评估高度一致。

Comments Project page: https://byeongguks.github.io/RoboWorld/

What if? Emulative Simulation with World Models for Situated Reasoning

如果呢？基于世界模型的仿真模拟用于情境推理

Ruiping Liu, Yufan Chen, Yuheng Zhang, Junwei Zheng, Kunyu Peng, Chengzhi Wu, Chenguang Huang, Di Wen, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Rainer Stiefelhagen

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Hunan University（湖南大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； INSAIT, Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（INSAIT，索菲亚大学『圣克莱门特·奥赫里迪斯』） ； RAI Institute（RAI研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出WanderDream数据集，利用世界模型进行心理探索的仿真模拟，使代理无需主动探索即可回答空间假设问题，实验证明心理探索对情境推理至关重要。

Comments Accepted at ECCV 2026. The data and code are available at: https://github.com/RuipingL/WanderDream

MetaTune: Adjoint-based Meta-tuning via Robotic Differentiable Dynamics

MetaTune: 通过机器人可微动力学进行基于共轭的元调优

Xiexin Peng, Bingheng Wang, Tao Zhang, Que Dong, Ying Zheng

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学电气与计算机工程系） ； The Shenzhen Huazhong University of Science and Technology Research Institute（华中科技大学深圳研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出MetaTune框架，通过可微闭环元学习实现反馈控制器与扰动观测器的联合自调优，减少计算复杂度并提升鲁棒性。

Multi-Embodiment Robotic Retargeting via Guided Diffusion Model

基于引导扩散模型的多体机器人重定向

Zhefeng Cao, Ben Liu, Shunpeng Yang, Sen Li, Wei Zhang, Hua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute（浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳-香槟校区联合学院） ； LimX Dynamics 纠错

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

AI总结 提出统一图条件扩散框架，利用图结构编码不同机器人拓扑几何特征，通过基于能量的引导损失训练，实现跨异构体的运动重定向。

Occlusion-Robust Multi-Object Decoupling for Physics-Based Robotic Interaction

基于物理的机器人交互的遮挡鲁棒多对象解耦

Xin Dong, Lihan Zhang, Tianru Dai, Wenfeng Deng, Yansong Tang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 提出一种无掩码方法，从稀疏遮挡视角实现无损多对象3D重建，通过MPM模拟实现物理合理的机器人交互，核心是利用联合SDS过程结合扩散先验实现对象解耦。

Comments 7 pages, 6 figures

eMEM: A Hybrid Spatio-Temporal Memory System For Embodied Agents

eMEM：一种面向具身智能体的混合时空记忆系统

A. Haroon Rasheed, Maria Kabtoul

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出eMEM混合图记忆系统，通过多索引架构和分层整合管道实现具身智能体在空间、时间和语义上的高效记忆检索，并在ProcTHOR-10K基准测试中达到80.8加权平均分。

Why Automate This? Exploring Correlations Between Desire for Robotic Automation, Invested Time and Well-Being

为什么自动化这个？探索机器人自动化愿望、投入时间与幸福感之间的相关性

Ruchira Ray, Leona Pang, Sanjana Srivastava, Li Fei-Fei, Samantha Shorey, Roberto Martín-Martín

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 本研究利用BEHAVIOR-1K等数据集，发现活动时间并非自动化偏好的强预测因子，而幸福感和痛苦感是最强指标，并揭示了性别和收入水平的差异。

Comments 26 pages, 14 figures

SimTO: A two-stage, simulation-driven topology optimization framework for bespoke soft robotic grippers

SimTO：一种面向定制软体机器人夹爪的两阶段仿真驱动拓扑优化框架

Kurt Enkera, Josh Pinskier, Marcus Gallagher, David Howard

机构 * CSIRO Robotics（CSIRO机器人研究所） ； School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出SimTO框架，通过两阶段仿真驱动拓扑优化自动提取接触载荷，为特征丰富物体定制软体夹爪，实验证明其抓取力优于传统方法且泛化性强。

Comments 15 pages, 9 figures. Published in Structural and Multidisciplinary Optimization

Harnessing Embodied Agents: Runtime Governance for Policy-Constrained Execution

利用具身体 agent：运行时治理以实现政策约束执行

Xue Qin, Simin Luan, John See, Zeyd Boukhers, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, Malaysia Campus（赫瑞-沃德大学马来西亚校区数学与计算机科学学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） ； Fraunhofer Institute for Applied Information Technology（弗劳恩霍夫应用信息技术研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出了一种政策约束执行框架，通过将 agent 认知与执行监督分离，增强了具身体 agent 的运行时治理能力，通过 1000 次随机模拟验证，显著提高了对未经授权动作的拦截率和系统恢复成功率。

Comments 36 pages, 3 figures, 10 tables

Goal-oriented Communication for Fast and Robust Robotic Fault Detection and Recovery

面向快速鲁棒机器人故障检测与恢复的目标导向通信

Shutong Chen, Adnan Aijaz, Yansha Deng

机构 * Department of Engineering, King’s College London（伦敦国王学院工程系） ； Bristol Research and Innovation Laboratory, Toshiba Europe Ltd.（托bsd欧洲有限公司布里斯托尔研究与创新实验室） 纠错

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

AI总结 提出目标导向通信框架，通过联合设计通信-计算-控制回路，利用3D场景图检测故障，并微调小语言模型结合知识蒸馏生成恢复动作，实现故障检测与恢复时间降低82.6%，任务成功率提升76%。

Comments Submit to IEEE for potential publication

APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model

APPLV: 从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数

Yuanjie Lu, Beichen Wang, Zhengqi Wu, Yang Li, Xiaomin Lin, Chengzhi Mao, Xuesu Xiao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） ； Department of Engineering Science, University of South Florida（工程科学系，佛罗里达州立大学） ； Department of Computer Science, Rutgers University（计算机科学系，罗格斯大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract,abstract_cn)；robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出APPLV，通过从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数，提升移动机器人在受限环境中的导航性能与泛化能力。

Robobench: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models as Embodied Brain

Robobench：作为具身大脑的多模态大语言模型的综合评估基准

Yulin Luo, Chun-Kai Fan, Menghang Dong, Jiayu Shi, Xiangju Mi, Mengdi Zhao, Bo-Wen Zhang, Cheng Chi, Jiaming Liu, Gaole Dai, Rongyu Zhang, Ruichuan An, Kun Wu, Zhengping Che, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Zhongxia Zhao, Pengwei Wang, Guang Liu, Zhongyuan Wang, Tiejun Huang, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（信息多媒体国家重点实验室，计算机学院，北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute for Brain and Intelligence, Fudan University（脑与智能研究院，复旦大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 研究针对在动态非结构化环境中构建能感知、推理和行动的机器人的挑战，介绍RoboBench基准，涵盖多维度、多任务等，能评估多模态大语言模型，揭示其局限性并分析与下游控制关系，为量化高级认知提供支架。

Comments ECCV 2026 Camera Ready

FineVLA: Fine-Grained Instruction Alignment for Steerable Vision-Language-Action Policies

FineVLA：面向可操控视觉-语言-动作策略的细粒度指令对齐

Xintong Hu, Xuhong Huang, Jinyu Zhang, Yutong Yao, Yuchong Sun, Qiuyue Wang, Mingsheng Li, Sicheng Xie, Yitao Liu, Junhao Chen, Yixuan Chen, Yingming Zheng, Shuai Bai, Tao Yu

机构 * XLANG Lab, The University of Hong Kong（XLANG实验室，香港大学） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（通义团队，阿里巴巴公司） 纠错

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

AI总结 提出FineVLA框架，通过构建细粒度数据集和训练策略，在保持任务成功率的同时实现机器人动作的细粒度可控性。

Comments 26 pages, 7 figures, 25 tables

Do Large Language Model Voters Strategize? An Oracle-Based Benchmark for Manipulation under Voting Rules

大语言模型选民会策略投票吗？一个基于预言机的投票规则操纵基准测试

Seyed Pouyan Mousavi Davoudi, Alireza Amiri-Margavi, Amin Gholami Davodi, Hamidreza Hasani Balyani, Arshia Gharagozlou

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(title,abstract)

AI总结 本文提出一个基于预言机的基准测试，通过枚举所有可行报告并计算真实结果，评估大语言模型选民能否发现并执行策略投票，覆盖多种投票规则和提示条件。

Comments 19 pages

Digital Twin Synchronization Over Mobile Embodied AI Network With Agentic Intelligence

基于移动具身AI网络的数字孪生同步

Zhouxiang Zhao, Jiaxiang Wang, Yahao Ding, Yinchao Yang, Zhaohui Yang, Mohammad Shikh-Bahaei, Julie A. McCann, Zhaoyang Zhang, Kaibin Huang

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(title,abstract)

AI总结 本文提出基于移动具身AI网络的数字孪生同步框架，通过五阶段闭环工作流和分层优化算法，实现高保真同步并降低偏差。

Chameleon: Control-Indexed Prospective Memory for Visuomotor Manipulation

Chameleon: 用于视觉运动操控的索引控制前瞻记忆

Xinying Guo, Chenxi Jiang, Hyun Bin Kim, Yuhang Han, Ying Sun, Yang Xiao, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） ； Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore（新加坡*STAR信息与通信研究所） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出Chameleon策略，通过索引控制前瞻记忆解决观察-动作延迟问题，在Camo-Dataset上决策成功率从22.5%提升至80.8%，并在多个基准上达到最优。

Comments Code is available at https://github.com/gxyes/MARS_Chameleon