机器人 / 具身智能

Koala Gripper: Co-designing Robotic Grippers and Data-Capture Devices for Scaling Dexterous Manipulation Learning

考拉夹持器：为扩展灵巧操作学习而协同设计机器人夹持器与数据采集装置

Amar Hajj-Ahmad, Zubin Kremer Guha, Tim Fofonoff, Zhi Ern Teoh, Ciarán T. O'Neill, Ben Thacher, Igor Fala, Vidullan Surendran, Murphy Wonsick, Peter Whitney, David Watkins

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

AI总结 本文提出协同设计框架，开发Koala Gripper系统，该系统兼具数据采集与机器人夹持器功能，可提升灵巧操作能力，经端到端管道验证能支持演示学习，助力扩展操作数据集规模。

Comments Paper website: this http URL (http://koalagripper.rai-inst.com) Paper video: this http URL (http://www.youtube.com/watch?v=ZoygFCWAVhg)

DECOWAM: Decoupled Whole-Body World-Action Model for Legged Mobile Manipulation

DECOWAM：用于腿式移动操作的解耦全身世界-动作模型

Siyuan Ma, Boshi Zhang, Yutian Zhang, Qinglian Wu, Jiaqi Zhai, Dong Wei, Qiaojun Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)（杭州云神初科技有限公司（深智机器人）） 纠错

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

AI总结 本研究提出DECOWAM模型，通过解耦全身动作因素提升移动操作的视觉与动作预测性能，在真实机器人数据集ARMDOG上验证了其在协调性和鲁棒性上的优势。

Comments 8 pages, 5 figures. Introduces DECOWAM, a decoupled whole-body world-action model for legged mobile manipulation, and the ARMDOG real-robot dataset

GAP-SAM: A Global Artifact Prior for Generalizable AI-Generated Image Manipulation Localization

GAP-SAM：用于通用AI生成图像篡改定位的全局伪影先验

Haozhen Yan, Siyuan Shan, Zijian Yu, Youqi Wang, Yan Hong, Jun Lan, Jianfu Zhang

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

AI总结 本研究针对AI生成图像篡改定位的分布外性能问题，提出GAP-SAM方法，通过构建COCO-ControlNet对齐语义与几何，利用全局伪影标记抑制语义边界捷径，在六个数据集上平均像素F1达79.8，优于现有方法且在各类图像退化下表现最佳。

Zero-Shot Color Image Manipulation Localization via Noise Residual Artifact Pattern Analysis

基于噪声残留伪影模式分析的零样本彩色图像篡改定位

Edgar Gonzalez-Fernandez

机构 * INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación（墨西哥信息通信技术研究与创新中心） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种零样本、无需训练的盲彩色图像篡改定位流程，通过噪声残留伪影模式分析实现，无需训练数据或设备注册，在与现有最先进被动方法的对比中展现出竞争力。

SIREN (Luring LLMs onto the Rocks): PAIR-Driven Preference Manipulation in Web-RAG Recommenders

SIREN（诱使大语言模型陷入困境）：网页增强型大语言模型推荐系统中基于配对驱动的偏好操纵

Evan Caville, Spencer Kayser, Siamak Layeghy, Billy Sung, Sara Dolnicar, Marius Portmann

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)

AI总结 研究网页增强型大语言模型推荐系统中排序推荐的对抗操纵问题，提出SIREN方法，利用23种内容中毒技术迭代编辑检索到的网页，在两个Claude模型上实验，使选定实体多次达排名第1，验证了声明性排名等方式的有效性。

Hybrid Roller-Jamming Gripper for Object Acquisition and Retention Under Pose Uncertainty

用于位姿不确定下物体抓取与保持的混合滚轮-颗粒阻塞夹爪

Yijie Ren, Guillaume Gourmelen, Hiroyasu Iwata

机构 * Waseda University（早稻田大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出集成主动引入与抓取后保持功能的混合滚轮-颗粒阻塞夹爪，经840次抓取试验评估，在平面与方向偏移下成功率达96.7%，证明其可改善位姿不确定下的物体抓取与保持效果。

Comments 11 pages, 16 figures, under review

GhostTac: Manipulating Tactile Sensors without Physical Contact

GhostTac：无物理接触的触觉传感器操纵技术

Kun Wang, Xuancun Lu, Ruochen Zhou, Kai Wang, Tongjun Ye, Yihao Shao, Chen Yan, Xiaoyu Ji, Wenyuan Xu

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

AI总结 研究人员提出首个非接触式触觉传感器操纵攻击GhostTac，利用电磁干扰引发测量偏差，在15个传感器上验证有效性，揭示机器人触觉传感的新型物理攻击向量。

Comments Accepted at ACM CCS 2026

Anatomy-Informed Neural Networks: Encoding Anatomic Priors in Loss and Architecture, with an SE(3) Formulation of Guidewire-Induced Aortoiliac Deformation

解剖学先验引导神经网络：在损失函数与架构中编码解剖学先验，并结合导丝诱导主髂动脉变形的SE(3)公式

David P. Stonko

机构 * The Johns Hopkins Hospital（约翰斯·霍普金斯医院） 纠错

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

AI总结 该研究提出解剖学先验引导神经网络（AINN），结合SE(3)公式处理导丝诱导主髂动脉变形问题，通过编码解剖学先验提升模型在数据稀缺时的泛化能力，为自主血管内导航提供支撑。

Comments 42 pages, 10 figures, 4 tables

Beyond Imitation: Self-Improving Robot Policies via Off-Policy Q-Planning

超越模仿：基于离线Q规划的机器人策略自改进

Varun Giridhar, Anant Khandelwal, Jeremy A. Collins, Ignat Georgiev, Animesh Garg

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出Q规划方法，为大型视觉运动BC策略配备离线Q函数，通过仅微调Q函数实现自改进，在仿真和真实机器人任务中均显著提升机器人操作性能，且优于多种对比方法。

Comments Project page with videos: this https URL (https://varungiridhar.github.io/qplanning/)

Explainable Deepfake Detection with Feature-robust Augmentation and Evidence-grounded Explanation Optimization

基于特征鲁棒增强与证据支撑的解释性深度伪造检测

Zhu Xu, Jiaqi Tang, Pokai Chen, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） 纠错

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

AI总结 该研究针对深度伪造检测的鲁棒性与可解释性缺陷，提出含特征鲁棒增强、证据支撑偏好优化的框架，在ACM Multimedia 2026相关任务中获第一名。

ViTacPhys: Physical Property-Aware Grasping from Human Visual-Tactile Demonstrations

ViTacPhys：基于人类视觉-触觉演示的感知物体物理属性的抓取方法

Yiwen Liu, Yujun Zhu, Kui Jia, Zhao Liao, Yangwei You, Shuaijun Wang

机构 * Xiaomi Robotics（小米机器人） 纠错

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

AI总结 该研究提出ViTacPhys视觉-触觉框架，可从人类演示中估计物体物理属性，迁移至机器人后实现高抓取成功率，力曲线更贴合人类遥操作。

Comments 11 pages, 7 figures. Project page: this https URL (https://vitacphys.github.io/ViTacPhys/)

Fast Coordinated Bimanual Motion Planning With Hard Constraints

带硬约束的快速双协作机械臂运动规划

Borna Paro, Luka Petrović, Ivan Marković

机构 * University of Zagreb（萨格勒布大学） ； Faculty of Electrical Engineering and Computing（电气工程与计算机学院） 纠错

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

AI总结 针对双臂操作的相对变换硬约束问题，提出主从参数化的快速规划流水线，仿真中规划速度提升19.4倍，实际实验验证轨迹可直接迁移至硬件。

Humanoid Musical Robots as Experimental Interfaces for Music-Evoked Emotion

类人音乐机器人作为音乐诱发情绪研究的实验接口

Vincent K.M. Cheung, Jia-Yeu Lin

机构 * Sony Computer Science Laboratories（索尼计算机科学实验室） ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

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

AI总结 本文提出将类人音乐机器人作为音乐诱发情绪研究的实验接口，通过WAS-5案例验证其技术可行性，为该领域可控研究提供方法论平台。

Comments Opinion paper accepted for presentation at the Sound and Music Computing (SMC) Conference 2026 (5-7 November in Zagreb, Croatia)

The Software Supply Chain as a Market for Lemons: A Multivocal Review of Trust Signal Collapse

软件供应链作为“柠檬市场”：信任信号崩溃的多视角综述

Ranindya Paramitha, Christian Kästner, Laurie Williams

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过多视角综述252个谷歌搜索来源和870个Reddit线程，揭示开源依赖项的廉价信任信号因三种力量崩溃，提出需强制实施加密证明等成本更高的信号。

The Voiceprint Fallacy: Why Voices Are Not Unique Biometric Imprints

声纹谬误：为何语音并非独特的生物识别印记

Tianle Yang, Cuiling Zhang, Chengzhe Sun, Siwei Lyu, Phil Rose

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文探讨“声纹谬误”，指出语音并非稳定独特的生物识别印记，通过回顾相关研究，建议用考虑变异性与不确定性的概率框架解读语音证据。

When Do Staging Annotations Preserve Semantics? Mechanizing Typed Semantics-Preserving Multi-stage Programming with Let-Insertion (Extended Version)

阶段注释何时保持语义？用let插入实现带类型语义保持的多阶段编程（扩展版）

Jun Tan, Guannan Wei

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究带引用的多阶段编程中阶段注释保持语义的条件，提出两个带类型的两阶段演算，通过自动let插入和轻量类型-效应系统实现语义保持，并证明强语义保持定理。

Comments 29 pages; preprint of paper accepted at OOPSLA 2026