机器人 / 具身智能

Language-Guided Grasp Detection with Coarse-to-Fine Learning for Robotic Manipulation

基于粗到细学习的语言引导抓取检测用于机器人操作

Zebin Jiang, Tianle Jin, Xiangtong Yao, Alois Knoll, Hu Cao

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

AI总结 本文提出基于粗到细学习的语言引导抓取检测方法，通过跨模态融合和动态卷积头提升抓取精度与鲁棒性，实验证明其在复杂环境中的有效性。

Comments Submitted to IEEE Journal

RGMP: Recurrent Geometric-prior Multimodal Policy for Generalizable Humanoid Robot Manipulation

RGMP: 基于几何先验的多模态策略用于通用人形机器人操作

Xuetao Li, Wenke Huang, Nengyuan Pan, Kaiyan Zhao, Songhua Yang, Yiming Wang, Mengde Li, Mang Ye, Jifeng Xuan, Miao Li

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

AI总结 RGMP通过结合几何-语义推理与递归高斯适应，实现了高效的人形机器人多模态操作控制。

Journal ref Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence, 2026

Analyzing Key Objectives in Human-to-Robot Retargeting for Dexterous Manipulation

分析人机回退中关键目标在灵巧操作中的应用

Chendong Xin, Mingrui Yu, Yongpeng Jiang, Zhefeng Zhang, Xiang Li

机构 * Department of Automation, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, China（自动化系，信息科学与技术国家工程研究中心，清华大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实验分析回退目标在灵巧操作中的应用，提出综合目标公式并评估各因素的重要性。

Comments v2: Extended the main text with additional analysis and implementation details

Tracing Energy Flow: Learning Tactile-based Grasping Force Control to Prevent Slippage in Dynamic Object Interaction

追踪能量流动：学习基于触觉的抓取力控制以防止动态物体交互中的滑动

Cheng-Yu Kuo, Hirofumi Shin, Takamitsu Matsubara

机构 * Graduated School of Science and Technology（科学技术研究生学校） ； Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术大学） ； Honda R&D, Ltd.（本田研发有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于触觉的抓取力控制方法，通过能量抽象和模型学习，在动态交互中有效防止滑动，无需外部传感或先验知识。

Comments 8 pages. Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

Systemization of Knowledge: Resilience and Fault Tolerance in Cyber-Physical Systems

知识系统化：网络物理系统中的韧性与容错性

Rahul Bulusu

专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；manipulation(abstract)

AI总结 本文通过系统化知识分类法，揭示了网络物理系统中韧性与容错性的关键结构缺口，提出整合稳健控制、监控和正式保证的新方向。

Comments Systemization of knowledge paper. Approximately 13 pages, 3 figures, 3 tables

Epitome: Pioneering an Experimental Platform for AI-Social Science Integration

Epitome：开创人工智能与社会科学整合的实验平台

Jingjing Qu, Kejia Hu, Jun Zhu, Yulei Ye, Wenhao Li, Teng Wang, Zhiyun Chen, Chaochao Lu, Aimin Zhou, Xiangfeng Wang, Xia Hu, James Evans

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

AI总结 Epitome通过矩阵式社会世界，开创人工智能与社会科学整合的实验平台，研究人类与AI交互的社会动态及涌现特性。

Comments 25 pages, 6figures

AutoAdv: Automated Adversarial Prompting for Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models

AutoAdv：多轮对抗性提示生成用于大型语言模型的多轮 Jailbreaking 攻击

Aashray Reddy, Andrew Zagula, Nicholas Saban

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

AI总结 AutoAdv 提出了一种自动化多轮对抗性提示生成方法，通过策略性重写和优化配置，实现对大型语言模型的安全机制的高效攻击，揭示了其在有害内容生成上的高成功率。

Comments We encountered issues with the paper being hosted under my personal account, so we republished it under a different account associated with a university email, which makes updates and management easier. As a result, this version is a duplicate of arXiv:2511.02376

Experimental realization of Energy modulation of high-order R-TEM laser modes in Radially polarized cylindrical vector beam

高阶R-TEM激光模能量调制的实验实现

Brijesh Kumar Mishra, Brijesh Kumar Singh

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过相位掩模实现高阶R-TEM激光模的能量调制，以获得近等强度的环结构，适用于微粒操控和光刻等应用。

Semantic Deception: When Reasoning Models Can't Compute an Addition

语义欺骗：当推理模型无法计算加法时

Nathaniël de Leeuw, Marceau Nahon, Mathis Reymond, Raja Chatila, Mehdi Khamassi

机构 * Institute of Intelligent Systems and Robotics（智能系统与机器人研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Sorbonne University（索邦大学） ； Paris Cité University（巴黎城市大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究发现LLMs在面对语义欺骗时表现不佳，揭示其在符号操作上的局限性及对表面语义的依赖。

Comments 22 pages, 5 figures

Optomechanically Induced Transparency on Exceptional Surfaces

在例外表面上的光学机械诱导透明度

Y. Pan, H. -L. Zhang, Y. -F. Jiao, D. -Y. Wang, S. -L. Su, H. Jing

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 该研究提出在非厄米特腔光机械系统中通过设计波导结构实现例外表面上的光学机械诱导透明度光谱调控，揭示了相变点处的峰谷转换现象，并展示了快慢光转换与增强的实验发现。