University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）

RoboDojo: A Unified Sim-and-Real Benchmark for Comprehensive Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies

RoboDojo：用于综合评估通用机器人操作策略的统一模拟与现实基准测试

Tianxing Chen, Yue Chen, Zixuan Li, Junyuan Tang, Kailun Su, Haoran Lu, Weijie Wan, Baijun Chen, Songling Liu, Haowen Yan, Honghao Su, Zhiyang Dou, Kaixuan Wang, Dandan Zhang, Yunze Liu, Yan Qin, Qiwei Liang, Qiwei Wu, Zijian Lin, Wenwei Lin, Yuran Wang, Minghua He, Tianshu Wu, Ruihai Wu, Jingquan Zhou, Kai-Chong Lei, Haibao Yu, Yuanfeng Ji, Weiyang Jin, Guanyu Lin, Xiaofan Li, Qi Xiong, Renjing Xu, Zhongyu Li, Wenhao Chai, Enze Xie, Ziwei Wang, Yao Mu, Hao Dong, Wojciech Matusik, Mingyu Ding, Wenbo Ding, Ping Luo, Masayoshi Tomizuka

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； THU（清华大学） ； PKU（北京大学） ； Stanford（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； UNC（北卡罗来纳大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； NTU（南洋理工大学） ； CUHK（香港中文大学） ； SJTU（上海交通大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； ZJU（浙江大学） ； Yale（耶鲁大学） 纠错

AI总结 现有基准测试在系统评估通用机器人操作策略能力方面有限，本文引入RoboDojo统一基准测试，含模拟与现实任务，支持多维度评估及可扩展评估，还建立了公共排行榜与系统分析。

Comments Website: https://robodojo-benchmark.com/, Code: https://github.com/RoboDojo-Benchmark/RoboDojo, Leaderboard: https://robodojo-benchmark.com/leaderboard

MobileEgo Anywhere: Open Infrastructure for long horizon egocentric data on commodity hardware

MobileEgo Anywhere：基于商用硬件的长时域自我中心数据开放基础设施

Senthil Palanisamy, Abhishek Anand, Satpal Singh Rathore, Pratyush Patnaik, Shubhanshu Khatana, Ekaksh Janweja

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

AI总结 提出MobileEgo Anywhere框架，利用智能手机传感器实现超过一小时的自我中心轨迹采集，并发布开源处理流水线STERA、移动应用及200小时数据集，验证其在视觉-语言-动作模型训练中的有效性。

GrandTour: A Legged Robotics Dataset in the Wild for Multi-Modal Perception and State Estimation

GrandTour: 一种用于多模态感知与状态估计的野外腿式机器人数据集

Turcan Tuna, Jonas Frey, Frank Fu, Katharine Patterson, Tianao Xu, Maurice Fallon, Cesar Cadena, Marco Hutter

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； Oxford University（牛津大学） 纠错

AI总结 GrandTour数据集为多模态感知与状态估计提供了大规模野外腿式机器人数据，支持SLAM和高精度状态估计的研究与开发。

Comments Turcan Tuna, and Jonas Frey contributed equally. Submitted to Sage The International Journal of Robotics Research

Power and Limitations of Aggregation in Compound AI Systems

复合人工智能系统中聚合的力量与局限性

Nivasini Ananthakrishnan, Meena Jagadeesan

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 研究复合人工智能系统中聚合的力量与局限性，在委托 - 代理框架内揭示可行性扩展等三种机制，证明其对引出能力扩展的作用，通过玩具任务实证说明结果，朝表征系统克服相关局限迈进。

AI Chatbot Suicide Risk Detection and Response: Human Validation Study of the Open-Source VERA-MH Safety Evaluation

人工智能聊天机器人自杀风险检测与应对：开源VERA-MH安全评估的人工验证研究

Kate H. Bentley, Luca Belli, Adam M. Chekroud, Emily J. Ward, Emily R. Dworkin, Emily Van Ark, Kelly M. Johnston, Will Alexander, Millard Brown, Matt Hawrilenko

机构 * Spring Health ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 研究针对人工智能聊天机器人用于心理支持时的安全性评估问题，以VERA-MH为基准，模拟用户与聊天机器人对话，通过持牌临床医生和基于LLM的评估器评级，验证了VERA-MH在检测自杀风险方面的可靠性，为后续研究指明方向。

Journal ref JMIR AI. 2026;5