机器人 / 具身智能

DrivingWorld: Constructing World Model for Autonomous Driving via Video GPT

DrivingWorld：通过视频GPT构建自动驾驶领域的世界模型

Xiaotao Hu, Mingkai Jia, Xiaoyang Guo, Qian Zhang, Xiao-xiao Long, Wei Yin

专题命中 具身推理 ：world model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出名为DrivingWorld的自动驾驶GPT风格世界模型，通过时空融合等策略提升视频生成质量与时长，实现更优的可控未来视频生成效果。

Journal ref ICPR 2026

DriveCache: Action-Aware Caching for Driving World Model Inference

DriveCache：面向驾驶世界模型推理的动作感知缓存

Jianchun Yang, Jian Liang, Xianda Guo, Pinhan Fu, Yanlun Peng, Conglang Zhang, Wenke Huang, Mang Ye

专题命中 具身推理 ：world model(title)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 针对扩散驾驶生成器吞吐量受限的问题，提出动作感知的DriveCache控制器，利用规划运动与动态规划优化缓存，提升保真度-效率权衡，代码将公开。

Comments 9 pages, 7 figures, 4 tables

A New Self-Dual Gravitational Instanton Solution on a Local Conformal Kählerian Manifold in a Brane World Model

一种在膜世界模型中局部共形凯勒流形上的新自对偶引力瞬子解

Reinoud Jan Slagter

专题命中 具身推理 ：world model(title)

AI总结 本文在共形膨胀子引力中找到了一种真空类克尔扭曲时空上的精确引力瞬子解，该解由一阶偏微分方程导出，与自对偶性相关，其奇点由五次多项式决定，拓扑为S^3×R/Z_2，并利用克莱因瓶上的对径边界条件描述了霍金粒子蒸发过程，最后揭示了与Janis-Newman-Winicour模型之间的联系。

Comments Version V4 : final. pictures improved --- spelling improved --- comments welcome---73 pages---70 pictures

Generated Context versus Governed State: Functional Conditions for Accountable Longitudinal Clinical Reasoning

生成式上下文与受控状态：可问责纵向临床推理的功能条件

Augusto Bernardo Pissarra, Victor Lorena de Farias Souza

机构 * MyndwareMed（迈恩德韦尔医疗） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文区分生成式上下文与受控状态，定义可问责临床AI的审计标准与信息要求，提出六级成熟度框架，将当前LLM临床实践定位于高能力低成熟度，为可问责临床AI提供概念与审计工具。

SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry

SCALE：用于正确几何空间中JEPA规划的状态校准潜在嵌入

Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Unity Technologies（Unity科技公司） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出SCALE正则化器，为LeWM表示校准几何属性，在多任务、多求解器和多计算预算下均提升规划性能，证明规划依赖信息对几何的塑造作用。

Comments 15 pages, 2 figures

NebulaVLA: A Dual-Frequency Vision-Language-Action Model With Guide Action for Robotic Manipulation

NebulaVLA：用于机器人操纵的带引导动作的双频视觉-语言-动作模型

Cong Zhao, Shuai Tian, Xu Zhang, Baocheng Ni, Xinguo Song, Xueying Sun, Shu Jiang, Shouchang Yang, Bo Tang, Jin Deng, Ge Zhu, YongCheng Wang, Jin Xu, Ri Yang

机构 * ZTE Corporation（中兴通讯股份有限公司） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(title)；robotic(title)；robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 NebulaVLA是一种异步双频VLA模型，通过解耦语义推理与动作控制、引入GESTURE-7表示及引导动作算法，在LIBERO-Plus上以85.5%成功率、约2.7倍速度优于同步基线，实现高效机器人操纵控制。

Comments 14 pages, 5 figures

$τ_0$-VLA: a Hierarchical Robot Foundation Model with World-Model-Guided Test-Time Computation

$τ_0$-VLA：一种具有世界模型引导测试时计算能力的分层机器人基础模型

Xiaowei Cai, Yunuo Cai, Bingao Chen, Jingxiao Chen, Zhi Chen, Siyuan Feng, Tengyu Hou, Jingshun Huang, Han Jiang, Runkun Ju, Dong Li, Mingxiang Li, Shaowei Li, Xinchen Li, Yifan Li, Yi Liu, Zhongyuan Liu, Jianlan Luo, Junwen Miao, Ruiqi Ni, Buqing Nie, Mingjie Pan, Xinlin Ren, Jianheng Song, Jiaxu Wang, Peiqi Wang, Sen Wang, Xiaoyan Wang, Dafeng Wei, Dongming Wu, Pengwei Xie, Pu Yang, Hangjian Ye, Xiangyu Yue, Jinyu Zhang, Qinglin Zhang, Xueyong Zhao, Pengfei Zhou, Yue Zhou

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Agibot Finch（智元 Finch（智元鹦鹉）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robot foundation model(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 $τ_0$-VLA是一种分层机器人基础模型，通过世界模型引导的测试时计算分配额外资源优化子任务生成，经40115小时异构真实数据训练后，可提升长时程机器人操作的闭环成功率。

Comments 18 pages, 5 figures. Project page: https://tau0-vla.github.io/

ViTaR: Visuo-Tactile Residual Adaptation for Foundation VLA Manipulation

ViTaR：面向基础VLA操作的视觉-触觉残差自适应方法

Yi Wang, Renjun Wu, Jinyan Liu, Xuesong Li

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 ViTaR将触觉反馈转为有界残差修正的执行调制器，在冻结VLA上实现自适应，在UniVTAC基准上成功率提升30.6个百分点，适配真实机器人场景。

Algorithm-Architecture Co-Design for Efficient VLA Inference via Speculative Inference and Verification

结合推测推理与验证的高效VLA推理的算法-架构协同设计

Chunyu Qi, Zhuoran Song, Jian Weng, Haozhe Jiang, Xueyuan Liu, Naifeng Jing, Guanghui He, Xiaoyao Liang, Haibing Guan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Computer Science, King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 针对VLA模型推理延迟高、动作长度有限的问题，提出SpecVLA算法-架构协同框架，通过状态感知推理、sVLA验证模型与异构架构，在保持任务成功率的同时降低延迟，实现高效可靠的实时机器人操控。

SparkVLA: Stop-Aware Hierarchical VLA with Adaptive Action Chunking for Long-Horizon Manipulation

SparkVLA：用于长程操作的停止感知分层视觉-语言-动作（VLA）模型，结合自适应动作分块

Xunyao Lei, Renjun Wu, Tianlin Huo, Xuesong Li

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(title)；分类 cs.RO

AI总结 针对分层VLA系统中停止与动作分块决策孤立评估的问题，提出SparkVLA，通过统一排序解决依赖，在RoboCerebra上取得显著性能提升，真实机器人实验验证了其有效性。

Remember Smarter: Visual History Compressor and Hyperbolic Experience Space for Robotic Memory

更智能地记忆：用于机器人记忆的视觉历史压缩器与双曲经验空间

Dai Zhou, Jiexi Yan, Tong Li, Yuxuan Wang, Cheng Deng

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(title)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出即插即用模块 RS，通过双分支结构压缩视觉历史并组织经验，适配 pi0 后显著提升机器人任务成功率，在真实机器人实验中表现优异。

Comments 19 pages, 7 pages

EcoVLA: Energy-Efficient Device-Edge Co-Inference for Vision-Language-Action Models under Real-Time Constraints

EcoVLA：面向实时约束的视觉-语言-动作模型的节能设备-边缘协同推理

Ao Zhou, Bo Dai, Le Yu, Xingyu Liu, Zeyu Hao, Lingkun Long, Chunming Hu, Jianlei Yang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：embodied AI(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 EcoVLA是面向VLA模型的自适应设备-边缘协同推理框架，可在实时约束下最大化能效，提升能效达236%，同时保持服务水平目标满足。

Comments Accepted by APPT 2026

Imagining Recovery: Inference-Time Counterfactual Realignment for Vision-Language-Action Models

想象恢复：视觉-语言-动作模型的推理时反事实重对齐

Yanyan Zhang, Disheng Liu, Kai Ye, Chaoda Song, Xinpeng Li, Mohsen Hariri, Vikash Singh, Yu Yin, Vipin Chaudhary

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对VLA模型易受在线干扰的问题，提出无需训练的CoRe框架，通过反事实想象与最小重对齐实现无试错恢复，大幅提升任务成功率并减少物理恢复操作。

TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM

TurboVLA：在RTX 4090上以32 Hz运行、显存占用<1 GB的实时视觉-语言-动作模型

Hengyi Xie, Chenfei Yao, Xianjin Wu, Yingying Zhu, Dingkang Liang, Xiang Bai, Han Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本研究提出TurboVLA，将传统VLA模型的LLM中心路径重构为视觉语言直接映射，仅0.2B参数即可在RTX 4090上实现97.7%LIBERO任务成功率，性能优于更大模型且显存占用极低。

Comments Code is available at https://github.com/H-EmbodVis/TurboVLA

StructRL: Structured Action-Space Exploration for Flow-Based VLAs

StructRL：面向基于流的视觉-语言-动作模型的结构化动作空间探索

Jiarui Yang, Bin Zhu, Jingjing Chen, Na Zou, Yanwei Fu, Jianggang Zhu, Yu-Gang Jiang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 StructRL通过将策略随机性重定位至动作空间的三个耦合设计，解决基于流的VLA模型的结构化噪声稀释问题，在模拟与真实任务上提升了探索效率及OOD性能。

US-VLA: An Ultrasound Vision-Language-Action Model for Embodied Abdomina

US-VLA：用于腹部超声的超声-视觉-动作模型

Cheng Zhang, Xingzheng Wu, Guihao Yan, Xifeng Hu, Zhi Liu, Mei Wu, Qing Cai

机构 * Faculty of Computer Science and Technology, Ocean University of China（中国海洋大学计算机科学与技术学院） ； School of Information Science and Engineering, Shandong University（山东大学信息科学与工程学院） ； the Qilu Second Hospital of Shandong University（山东大学第二齐鲁医院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对现有超声扫描方法泛化性与稳定性不足的问题，提出US-VLA模型，设计超声感知专家融合模块并构建US-VLA-Data数据集，在腹部超声探头操作任务中取得竞争力性能。

PhaseLoRA: Control-Regime-Conditioned Low-Rank Adaptation for Continuous-Action Vision-Language-Action Policies

PhaseLoRA：面向连续动作视觉-语言-动作策略的控制条件式低秩适配

Yufei Guo, Yinan Wu, Haoran Duan, Guiguang Ding, Jungong Han

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 PhaseLoRA是面向连续动作VLA策略的轻量级PEFT方法，通过控制条件式LoRA实现阶段依赖适配，在LIBERO数据集上较匹配参数的高秩LoRA基线提升平均成功率12.2个百分点，性能优于其他LoRA变体。

GigaBrain-0.7: Scaling Embodied Foundation Models to Emergent Capabilities with a Three-System Architecture

GigaBrain-0.7：采用三系统架构扩展具身基础模型以获得涌现能力

GigaBrain Team, Angen Ye, Axiang Sun, Can Jin, Chenxi Cheng, Chong Shi, Dengke Shang, Dingqian Zhang, Guan Huang, Guangqiang Wang, Guangqing Ding, Guo Li, Hangcong Li, Hengyu Zhong, Hongtao Lu, Jianbo Qin, Jiming Mao, Jing Zhu, Jindi Lv, Jingzhi Cui, Junjie Xie, Junyi Bao, Kai Liu, Lei Yuan, Limin Long, Lv Feng, Mingming Yu, Peng Li, Pengfei Yi, Qi Li, Qianli Zhang, Qingfang Li, Qitang Hu, Rui Zhang, Shaoyan Sun, Shibo Sun, Shiying Duan, Tenghui Chen, Tianze Liu, Weijie Ke, Wenyao Xue, Xiaofeng Wang, Xiaoyu Tian, Xinyu Liu, Xinze Chen, Yang Wang, Yankai Wang, Yejun Zeng, Yifan Li, Yifei Nie, Yilong Li, Yilong Liu, Yongchao Feng, Yumeng Wang, Yun Ye, Zhichao Liu, Ziheng He, Zonghai Yang, Zheng Zhu

专题命中 机器人基础模型 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对VLA模型泛化不足问题，提出三系统架构的GigaBrain-0.7具身基础模型，扩展至37000小时异质具身数据，实现零样本等能力显著提升，将开源代码与权重。

Comments https://gigaai.cc/blog/gigabrain07

VLAConf: Calibrated Task-Success Confidence for Vision-Language-Action Models

VLAConf: 视觉-语言-动作模型的校准任务成功置信度

Dehao Huang, Aoxiang Gu, Chengjie Zhang, Bolin Zou, Wenlong Dong, Zilang Cen, Yue Wang, Hong Zhang

机构 * Department of Electronic and Electrical Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学电子与电气工程系，深圳，中国） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； National Cybersecurity Academy, Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学国家网络安全学院，武汉，中国） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出VLAConf，一种基于单类判别性置信度框架的方法，通过冻结预训练VLA内部表示和轻量级置信度头，在单次前向传播中直接估计逐步异常分数，实现高效且跨架构通用的任务成功置信度估计。

Comments 10 pages, 6 figures

Robo-Dopamine 2.0: History-Conditioned and OOD-Aware Process Reward Modeling for Robotic Manipulation

Robo-Dopamine 2.0：面向机器人操纵的历史条件感知与分布外感知过程奖励建模

Yijie Xu, Haopeng Jin, Run Zhou, Shengbang Liu, Sixiang Chen, Hongyang Cheng, Sicheng Hu, Peterson Co, Jinwen Luo, Huajie Tan, Shanghang Zhang

机构 * Peterson Co（彼得森公司） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出Robo-Dopamine 2.0，一种历史条件与分布外感知的过程奖励模型，结合带符号跳课程训练，提升了机器人操纵的视觉顺序一致性与分布外鲁棒性，在下游强化学习中取得优异的真实世界任务表现。

HAF: Adapting Generalist VLAs to Humanoid Whole-Body Loco-manipulation via Hierarchical Action Flow and Spectral Latent RL

HAF：通过分层动作流与谱潜在线性RL将通用VLAs适配至人形机器人全身运动操作

Langzhe Gu, Chengkai Hou, Meng Li, Xinhua Wang, Jiaming Liu, Xinyuan Lv, Bowei Zhang, Shuanghao Bai, Guangrun Li, Jingyang He, Gaole Dai, Ziluo Ding, Zhiyuan Xu, Kuan Cheng, Jian Tang, Zhengping Che, Shanghang Zhang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究针对通用VLAs难以适配人形机器人全身运动操作的问题，提出HAF框架，通过分层动作流生成器与潜空间RL流水线实现高效迁移优化，在7项任务上性能优于单阶段VLA基线。

Comments Project page: https://grange007.github.io/HAF

Temporal Logic Guided Universal Task Representations for Reinforcement Learning

用于强化学习的时序逻辑引导通用任务表示

Hao Zhang, Zhangli Zhou, Zhen Kan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Humanoid Robots（安徽省人形机器人重点实验室） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出受时序逻辑启发的通用任务表示框架LOTUS，将其集成至强化学习算法，通过LTL编码器建模语义、双模拟度量保障稳定性，在多场景下的学习效率、泛化能力等指标优于现有方法。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access). Project page: https://lotus-website.github.io/

Cyclops: LiDAR as a Camera That Dreams in Color

Cyclops：以彩色进行“梦境”的相机式激光雷达

Wei Gao, Jian Shu, Mingle Zhao, Maani Ghaffari, David Kong, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Cyclops框架，将稀疏NRS-LiDAR强度转为RGB视频，通过LBM等技术缓解帧间闪烁，合成RGB可使感知模型在多任务上优于LiDAR基线与传统相机。

GAINS: Leveraging Inconsistent Human Intervention Signals in Reinforcement Learning

GAINS：在强化学习中利用不一致的人类干预信号

Xinyi Zhang, Yinuo Zhao, Pei Ren, Lechun Jiang, Huiqian Jin, Lei Sun, Dapeng Wu, Zhengping Che, Chi Harold Liu, Jian Tang

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本研究提出GAINS框架，采用带分位数Q网络的分布强化学习建模人类干预引发的回报变异性，结合悲观探索策略，在模拟与现实场景中使任务成功率较RLIF高22%，故障恢复成功率最高提升43%，凸显该建模对现实部署的重要性。

Design Optimization for Large High-Force Soft Robot Manipulators Under Gravitational Loads

受重力载荷作用的大型高力软机器人机械臂的设计优化

Isara Cholaseuk, Penelope Llibre, Alexa Kyriacou, Audrey Wang, Akua K. Dickson, Ran Jing, Juan C. Pacheco Garcia, Andrew P. Sabelhaus

机构 * Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对大型高力软机器人机械臂设计难题，提出带抗屈曲约束的几何优化方法，通过闭式解预测满足约束且力最大的构型，可预先判断大尺寸软机械臂是否适用于物理交互。

Comments 8 pages, 8 figures

Reliable Piezoresistive Strain Sensing Through Physical Limits and Uncertainty Monitoring

基于物理极限与不确定性监测的可靠压阻式应变传感

Carmen Ballester, Víctor Muñoz, Dorin Copaci, Dolores Blanco

机构 * Universidad Carlos III de Madrid（马德里卡洛斯三世大学） 纠错

专题命中 人机交互与遥操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对柔性压阻式应变传感器的误差问题，本文提出结合物理信息概率逆模型与三状态监测器的可靠性框架，经测试提升拟合精度与覆盖率，可有效捕捉超范围及异常状况，无需标记故障样本。

Formalisms for Robotic Mission Specification and Execution: A Comparative Analysis

机器人任务规范与执行的正式方法：比较分析

Gianluca Filippone, Sara Pettinari, Patrizio Pelliccione

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文比较了四种机器人任务规范形式化方法，分析其在任务描述中的适用性、表达能力和工具支持，为设计鲁棒且适应性强的机器人任务提供指导。

WiWorld-RealData: A Real-World Multi-Modal Dataset for 6G Wireless World Models

WiWorld-RealData：用于6G无线世界模型的真实世界多模态数据集

Yinyin Jiao, Huixin Xu, Jianhua Zhang, Yuelong Qiu, Jingjing Wang, Shaoyi Liu, Yuxiang Zhang, Li Yu, Xuebin Sun, Guangyi Liu

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(title,abstract)；navigation(abstract)

AI总结 提出WiWorld-RealData数据集，包含3.7 GHz和6.775 GHz的信道冲激响应、多视角图像、全景图像、LiDAR点云、毫米波雷达记录和GNSS轨迹，支持环境辅助的信道预测，路径损耗预测MAE为2.02 dB。

Comments 6 pages, 6 figures, 3 tables

SpotlessGS: Relightable 3D Gaussian Splatting under Dynamic Illumination for Robotic Perception

SpotlessGS：面向机器人感知的动态光照下可重光照三维高斯溅射技术

Liang Hong, Jiaxin Wei, Simon Schaefer, Stefan Leutenegger, Jaehyung Jung

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 该研究针对机器人在差光照环境下感知性能下降问题，提出SpotlessGS方法，通过优化光照参数、引入SH光照模型及MLP-BRDF，实现可重光照三维重建，提升了渲染与感知性能。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Security of Foundation-Model-Powered Embodied Agents: Attack Surfaces, Attacks, Defenses, and Evaluation

基于基础模型的具身智能体的安全性：攻击面、攻击、防御与评估

Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang, Yiwei Xu, Juan Wang, Jinlin Fan, Bowen Xiao

机构 * Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究以信任边界为核心，针对基于基础模型的具身智能体安全，划分了五个层级与十二个攻击面，分析了58种攻击、61种防御的现状，指出部分领域研究不足并提出开放挑战。