NVIDIA（英伟达）

ManipulationNet: An Infrastructure for Benchmarking Real-World Robot Manipulation with Physical Skill Challenges and Embodied Multimodal Reasoning

ManipulationNet: 一个用于基于现实世界机器人操作的基准测试基础设施，包含物理技能挑战和具身多模态推理

Yiting Chen, Kenneth Kimble, Edward H. Adelson, Tamim Asfour, Podshara Chanrungmaneekul, Sachin Chitta, Yash Chitambar, Ziyang Chen, Ken Goldberg, Danica Kragic, Hui Li, Xiang Li, Yunzhu Li, Aaron Prather, Nancy Pollard, Maximo A. Roa-Garzon, Robert Seney, Shuo Sha, Shihefeng Wang, Yu Xiang, Kaifeng Zhang, Yuke Zhu, Kaiyu Hang

机构 * Rice University（里士大学） ； U.S. National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄技术大学） ； Autodesk Research（Autodesk研究） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； ASTM International（美国材料与试验协会） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

AI总结 ManipulationNet通过标准化硬件和统一软件客户端，为机器人操作提供现实世界基准测试，促进物理技能和具身推理能力的系统性发展。

Comments 32 pages, 8 figures

RoboCasa365: A Large-Scale Simulation Framework for Training and Benchmarking Generalist Robots

RoboCasa365：一种大规模仿真框架，用于训练和评估通用机器人

Soroush Nasiriany, Sepehr Nasiriany, Abhiram Maddukuri, Yuke Zhu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

AI总结 RoboCasa365通过大规模仿真框架提供多样化任务和环境，用于训练和评估通用机器人，分析任务多样性、数据集规模和环境变化对泛化的影响。

Comments ICLR 2026; First three authors contributed equally

Q-Guided Stein Variational Model Predictive Control via RL-informed Policy Prior

基于RL引导的Stein变分模型预测控制的Q引导方法

Shizhe Cai, Zeya Yin, Jayadeep Jacob, Fabio Ramos

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 Q-SVMPC通过结合RL引导的策略先验和Stein变分方法，提升轨迹优化的样本效率、稳定性和鲁棒性。

Comments 8 pages, 6 figures