机器人 / 具身智能

GR-RL: Going Dexterous and Precise for Long-Horizon Robotic Manipulation

GR-RL：为长周期机械操作实现灵活与精确

Yunfei Li, Xiao Ma, Jiafeng Xu, Yu Cui, Zhongren Cui, Zhigang Han, Liqun Huang, Tao Kong, Yuxiao Liu, Hao Niu, Wanli Peng, Jingchao Qiao, Zeyu Ren, Haixin Shi, Zhi Su, Jiawen Tian, Yuyang Xiao, Shenyu Zhang, Liwei Zheng, Hang Li, Yonghui Wu

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 GR-RL通过多阶段训练管道，将通用VLA策略转化为擅长长周期精确操作的专家策略，成功实现自主系鞋带任务。

Asynchronous Fast-Slow Vision-Language-Action Policies for Whole-Body Robotic Manipulation

异步快速-慢速视觉-语言-动作策略用于全身机器人操作

Teqiang Zou, Hongliang Zeng, Yuxuan Nong, Yifan Li, Kehui Liu, Haotian Yang, Xinyang Ling, Xin Li, Lianyang Ma

机构 * AstriBot Team（AstriBot团队） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 DuoCore-FS通过异步快速-慢速框架提升全身机器人操作的实时性能与任务成功率。

LoLA: Long Horizon Latent Action Learning for General Robot Manipulation

LoLA：面向通用机器人操作的长周期隐式动作学习

Xiaofan Wang, Xingyu Gao, Jianlong Fu, Zuolei Li, Dean Fortier, Galen Mullins, Andrey Kolobov, Baining Guo

机构 * Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 LoLA通过整合长期多视角观察和机器人本体感觉，实现长周期、语言引导的机器人操作任务，显著优于现有方法。

Deformable Cluster Manipulation via Whole-Arm Policy Learning

通过全身政策学习实现可变形簇 manipulation

Jayadeep Jacob, Wenzheng Zhang, Houston Warren, Paulo Borges, Tirthankar Bandyopadhyay, Fabio Ramos

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Data61, CSIRO（CSIRO数据61研究所） ； Orica（奥里卡公司） ； NVIDIA Corporation（NVIDIA公司） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于全身政策学习的方法，通过整合3D点云和本体感觉触觉信息，实现对可变形簇的高效操纵，并在输电线路清除任务中展示了零样本迁移能力。

Enhanced Information Security via Wave-Field Selectivity and Structured Wavefront Manipulation

通过波场选择性和结构化波前操控提升信息安全性

Yufei Zhao, Deyu Lin, Qian Zhang, Haoyang Shi, Hong Niu, Afkar Mohamed Ismail, Yong Liang Guan, Chau Yuen

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 本文提出一种通过波场选择性和结构化波前操控实现安全无线传输的架构，利用多模涡旋波和可编程超材料构建独立传输通道，提升传输安全性和频谱效率。

Tactile-based Object Retrieval From Granular Media

基于触觉的颗粒介质中物体检索

Jingxi Xu, Yinsen Jia, Dongxiao Yang, Patrick Meng, Xinyue Zhu, Zihan Guo, Shuran Song, Matei Ciocarlie

专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 GEOTACT通过触觉反馈学习实现从颗粒介质中检索未知形状物体，展示了零样本迁移和复杂物体抓取能力。

Explainable time-series forecasting with sampling-free SHAP for Transformers

基于Transformer的无采样SHAP可解释时间序列预测

Matthias Hertel, Sebastian Pütz, Ralf Mikut, Veit Hagenmeyer, Benjamin Schäfer

机构 * Institute for Automation and Applied Informatics (IAI)（自动化与应用信息学院） ； Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于Transformer架构的SHAPformer模型，通过无采样注意力机制实现快速且准确的时间序列预测解释，适用于电力负荷等实际场景。

Latent learning: episodic memory complements parametric learning by enabling flexible reuse of experiences

潜在学习：情景记忆通过使经验的灵活重用来补充参数学习

Andrew Kyle Lampinen, Martin Engelcke, Yuxuan Li, Arslan Chaudhry, James L. McClelland

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Department of Psychology, Stanford University（斯坦福大学心理学系） 纠错

专题命中 机器人操作 ：navigation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出情景记忆可通过灵活重用经验来补充参数学习，提升泛化能力。

LLM-Based Authoring of Agent-Based Narratives through Scene Descriptions

基于大语言模型的通过场景描述生成基于代理的叙事

Vinayak Regmi, Christos Mousas

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型生成基于代理的叙事的系统，通过场景描述自动生成代理行为并支持动态交互。

Scaling roadmap for modular trapped-ion QEC and lattice-surgery teleportation

模块化囚离子量子纠错与晶格手术传送的扩展路线图

César Benito, Alfredo Ricci Vasquez, Jonathan Home, Karan K. Mehta, Thomas Monz, Markus Müller, Alejandro Bermudez

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文研究了模块化囚离子量子纠错与晶格手术传送的扩展路线，通过比较不同架构性能，确定集成光子学连接为长期扩展的最佳方案。

Multiple topological phases of magnons induced by Dzyaloshinskii-Moriya and pseudodipolar anisotropic exchange interactions in Kagome ferromagnets

Kagome铁磁体中由Dzyaloshinskii-Moriya和伪偶极子各向异性交换相互作用诱导的多重拓扑相

Jin-Yu Ni, Xia-Ming Zheng, Peng-Tao Wei, Da-Yong Liu, Liang-Jian Zou

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 Kagome铁磁体中多种磁各向异性相互作用诱导出多重拓扑相，具有高陈数和拓扑相变调控潜力。

Comments 33 pages, 13 figures

Journal ref Phys. Rev. B 112, 184431 (2025)

Adaptive Interpolating Quantum Transform: A Quantum-Native Framework for Efficient Transform Learning

自适应插值量子变换：一种用于高效变换学习的量子原生框架

Gekko Budiutama, Shunsuke Daimon, Hirofumi Nishi, Ryui Kaneko, Tomi Ohtsuki, Yu-ichiro Matsushita

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出自适应插值量子变换，通过插值量子变换实现高效变换学习，减少参数开销并继承量子优势。

Comments 7 pages, 4 figures

Journal ref Phys. Rev. A 112, 062410 (2025)

Game of Coding: Beyond Honest-Majority Assumptions

编码游戏：超越诚实多数假设

Hanzaleh Akbari Nodehi, Viveck R. Cadambe, Mohammad Ali Maddah-Ali

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出编码游戏理论，通过博弈论方法解决去中心化系统中编码安全问题，探讨对手与解码器的博弈动态及均衡条件。