机器人 / 具身智能

Dex4D: Task-Agnostic Point Track Policy for Sim-to-Real Dexterous Manipulation

Dex4D：一种任务无关的点轨迹策略用于仿真到现实的灵巧操作

Yuxuan Kuang, Sungjae Park, Katerina Fragkiadaki, Shubham Tulsiani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 Dex4D通过仿真学习任务无关的点轨迹策略，实现零样本部署的灵巧操作任务。

Comments Project page: https://dex4d.github.io/

Collaborative Multi-Robot Non-Prehensile Manipulation via Flow-Matching Co-Generation

通过流匹配共生成实现协作多机器人非抓取操作

Yorai Shaoul, Zhe Chen, Mohamed Naveed Gul Mohamed, Federico Pecora, Maxim Likhachev, Jiaoyang Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人） 纠错

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

AI总结 本文提出一种统一框架，通过流匹配共生成与匿名多机器人运动规划，实现协作多机器人非抓取操作，提升复杂多物体环境下的操作效率。

Estimating Human Muscular Fatigue in Dynamic Collaborative Robotic Tasks with Learning-Based Models

基于学习模型的动态协作机器人任务中人体肌肉疲劳估计

Feras Kiki, Pouya P. Niaz, Alireza Madani, Cagatay Basdogan

机构 * Robotics and Mechatronics Laboratory (RML) and the KUIS AI Center（机器人与机电实验室（RML）和KUIS人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于学习模型的动态协作机器人任务中人体肌肉疲劳估计方法，利用sEMG数据通过回归模型预测疲劳周期分数，CNN模型表现最佳，展示了跨任务泛化的潜力。

Comments ICRA 2026 Original Contribution, Vienne, Austria

Price manipulation schemes of new crypto-tokens in decentralized exchanges

去中心化交易所中新型加密货币的价格操纵方案

Manuel Naviglio, Francesco Tarantelli, Fabrizio Lillo

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 本研究分析了去中心化交易所中新型加密货币的价格操纵问题，揭示了流动性陷阱、 Rug Pulls 和 Sandwich 攻击等风险，并探讨了令牌价格在不同时间维度的演变差异。

Journal ref EPJ Data Sci. 15, 10 (2026)

PERSONA: Dynamic and Compositional Inference-Time Personality Control via Activation Vector Algebra

PERSONA：通过激活向量代数实现动态和组合性的人格控制

Xiachong Feng, Liang Zhao, Weihong Zhong, Yichong Huang, Yuxuan Gu, Lingpeng Kong, Xiaocheng Feng, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 PERSONA通过激活向量代数实现动态人格控制，无需训练即可达到微调水平性能，并在多个基准测试中表现出色。

Comments ICLR 2026

Constraining Streaming Flow Models for Adapting Learned Robot Trajectory Distributions

约束流式流模型以适应学习的机器人轨迹分布

Jieting Long, Dechuan Liu, Weidong Cai, Ian Manchester, Weiming Zhi

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney, Australia（计算机科学学院，悉尼大学，澳大利亚） ； School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney, Australia（航空航天、机械与机电工程学院，悉尼大学，澳大利亚） ； Australian Center For Robotics, The University of Sydney, Australia（机器人研究中心，悉尼大学，澳大利亚） ； College of Connected Computing, Vanderbilt University, TN, USA（连接计算学院，范德比尔特大学，美国） 纠错

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

AI总结 CASF通过约束感知流式流模型在实时中适应机器人轨迹，确保安全性和可行性，优于传统方法。

Comments 8 pages, 8 figure

DexEvolve: Evolutionary Optimization for Robust and Diverse Dexterous Grasp Synthesis

DexEvolve: 为鲁棒且多样化的灵活抓取合成设计的进化优化

René Zurbrügg, Andrei Cramariuc, Marco Hutter

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

AI总结 DexEvolve通过进化优化生成多样且物理可行的抓取，提升现实部署的鲁棒性。

Improving User Interface Generation Models from Designer Feedback

改进来自设计师反馈的用户界面生成模型

Jason Wu, Amanda Swearngin, Arun Krishna Vajjala, Alan Leung, Jeffrey Nichols, Titus Barik

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于设计师反馈的改进方法，通过评论、草图和直接操作等交互方式提升UI生成模型的质量，实验表明其优于传统排名反馈方法。

Comments Version accepted to CHI 2026

Voltage-controlled topological spin textures in the monolayer limit

二维极限中的电压控制拓扑自旋纹理

Yangliu Wu, Bo Peng, Zhaozhuo Zeng, Chendi Yang, Haipeng Lu, Peiheng Zhou, Jianliang Xie, Difei Liang, Linbo Zhang, Peng Yan, Haizhong Guo, Renchao Che, Longjiang Deng

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过电压控制实现二维极限中拓扑自旋纹理的操控，为探索拓扑相变和新型信息科技提供新途径。

Comments 4 figures

Journal ref Nature Communications 2026

Functionally graded keratin facilitates tactile sensing in elephant whiskers

功能梯度角蛋白促进象鼻尖触觉感知

Andrew K. Schulz, Lena V. Kaufmann, Lawrence T. Smith, Deepti S. Philip, Hilda David, Jelena Lazovic, Michael Brecht, Gunther Richter, Katherine J. Kuchenbecker

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 象鼻触须通过功能梯度角蛋白结构优化触觉感知，提升躯干操作灵活性。

Comments 16 pages, 4 figures, L.V.K. and L.T.S. contributed equally

ETCetera: beyond Event-Triggered Control

ETCetera：超越事件触发控制

Giannis Delimpaltadakis, Gabriel de A. Gleizer, Ivo van Straalen, Manuel Mazo

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 ETCetera是一个用于分析和合成事件触发控制系统采样行为的Python库，提供抽象模型和调度器合成功能。

Comments To be presented at the 25th ACM International Conference on Hybrid Systems: Computation and Control 2022 (HSCC 2022)

Journal ref 25th ACM International Conference on Hybrid Systems Computation and Control (HSCC), 2022

Optimal conditions for detecting optical dichroism at the nanoscale by electron energy-loss spectroscopy

通过电子能损谱检测纳米尺度光学双折射的最优条件

Marek Zálešák, Martin Ošmera, Martin Hrtoň, Andrea Konečná

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过理论研究探讨了利用电子能损谱在纳米尺度检测光学双折射的最优条件，并分析了单扭螺线结构的最佳参数以获得稳健信号。

Comments 26 pages, 11 figures