ICRA

P3T: Prototypical Point-level Prompt Tuning with Enhanced Generalization for 3D Vision-Language Models

P3T: 用于3D视觉-语言模型的增强泛化原型点级提示微调

Geunyoung Jung, Soohong Kim, Kyungwoo Song, Jiyoung Jung

机构 * Department of Artificial Intelligence, University of Seoul（首尔大学人工智能系） ； Department of Applied Statistics, Yonsei University（延世大学应用统计系） 纠错

AI总结 本文提出P3T，一种针对3D视觉-语言模型的高效提示微调方法，通过点级提示器和文本提示器提升模型泛化能力，并引入原型损失减少类别内方差，实验表明其在分类和少样本学习中表现优异。

Comments Accepted by ICRA 2026

One-Shot Cross-Geometry Skill Transfer through Part Decomposition

通过部件分解实现一次-shot跨几何技能转移

Skye Thompson, Ondrej Biza, George Konidaris

机构 * Brown University（布朗大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

AI总结 本文提出通过分解对象为语义部件来提升技能迁移，利用高效生成形状模型准确转移交互点，并自主优化对齐，实现更广泛几何范围的一次-shot迁移。

Comments ICRA 2026

VeriGraph: Scene Graphs for Execution Verifiable Robot Planning

VeriGraph：用于可验证机器人规划的场景图

Daniel Ekpo, Mara Levy, Saksham Suri, Chuong Huynh, Archana Swaminathan, Abhinav Shrivastava

机构 * University of Maryland, College Park, MD USA（马里兰大学学院公园分校） 纠错

AI总结 VeriGraph通过整合视觉语言模型和场景图，提升机器人任务规划的可行性验证与修正，显著提高任务完成率。

Comments Accepted to ICRA 2026. Project website: https://verigraph-agent.github.io