ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）

ArtiTwinSplat: Interactable Digital Twin Reconstruction via Gaussian Splatting from RGB-D videos

ArtiTwinSplat：基于RGB-D视频的高斯泼溅实现可交互数字孪生重建

Pranjal Mishra, René Zurbrügg, Max Wilder-Smith, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Zuria Bauer, Hermann Blum

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

AI总结 提出ArtiTwinSplat框架，利用3D高斯泼溅从RGB-D视频自动构建可交互的铰接物体数字孪生，无需CAD模型或人工标注，支持实时渲染与交互操作。

Comments Presented at the ICRA 2026 Workshop on Advances and Challenges in AI-Driven Automation and Robotic System Integration with Digital Twins, Vienna, June 2026

Grounding Generative Policies in Physics: Optimization-Guided Diffusion for Robot Control

将生成式策略基于物理：面向机器人控制的优化引导扩散

Sabrina Bodmer, René Zurbrügg, Tifanny Portela, Hao Ma, Alexandre Didier, Marco Hutter, Colin Jones, Melanie Zeilinger

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出推理时优化框架，通过将扩散引导建模为约束优化问题，在采样中施加物理可行性约束，无需重训练即可提升机器人任务成功率。

LangMAP: A Language-Adaptive Approach to Tokenization

LangMAP：一种语言自适应的分词方法

Clara Meister, Suchir Salhan, Andrzej Szablewski, Pietro Lesci, Paula Buttery, Tiago Pimentel

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

AI总结 提出LangMAP分词方案，扩展UnigramLM到多语言设置，从共享词汇表生成语言特定分词，无需改变词汇表即可适配预训练模型，在14个分词器、9种自然语言和9种编程语言上提升了形态边界对齐和AST叶边界对齐。

Geometric Action Model for Robot Policy Learning

几何动作模型用于机器人策略学习

Jisang Han, Seonghu Jeon, Jaewoo Jung, René Zurbrügg, Honggyu An, Tifanny Portela, Marco Hutter, Marc Pollefeys, Seungryong Kim, Sunghwan Hong

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

AI总结 提出几何动作模型(GAM)，通过重用预训练几何基础模型(GFM)作为共享骨干，实现语言条件下的操作策略，在仿真和真实机器人任务中优于现有方法。

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/Geometric-Action-Model/