机器人 / 具身智能

GaussianDream++: Efficient 3D Gaussian World Modeling for Robotic Manipulation

Yuqing Jiang, Zijian Zhang, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Junjie He, Lei Yang, Haifang Qing, Si Liu, Ding Zhao, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓境智能） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

Comments 17 pages, 4 figures

DELE-w0.5: Inferring Action from Future Latent State for Robotic Manipulation

从未来隐状态推断机器人操纵动作

Fenghao Lei, Zhixiong Huang, Long Yang, Jiabao Chen, Peilin Huang, Han Fu, Zhuo Li, Xiaoxue Ren

机构 * DeepLeap Research（DeepLeap研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出无需视频生成的机器人操纵模型DELE-w0.5，通过从捕获动作相关物理结果的未来隐状态推断动作，在4项长程操纵任务的480次试验中，其性能优于最强基线47.5和30.7个百分点，实现最优表现。

Trajectory-Level Continuous Action Representation for Robotic Manipulation

面向机器人操作的轨迹级连续动作表示

Tong Yang, Jingkai Jia, Yuecheng Xu, Xueyao Chen, Chi Zhang, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； TeleAI, China Telecom（中国电信TeleAI） 纠错

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

AI总结 该研究提出CAT轨迹级连续动作表示框架，通过频率感知位置编码等技术解决现有视觉运动系统的动作表示冗余问题，在LIBERO等数据集上显著提升机器人操作任务成功率。

A Tendon-Driven Five-Fingered Hand with Distributed Tactile Perception for Dexterous Manipulation

一种用于灵巧操作的带分布式触觉感知的肌腱驱动五指机械手

Huayang Chen, Longhui Qin

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

AI总结 该研究针对人形机器人复杂操作需求，设计了带分布式触觉感知的刚柔混合肌腱驱动五指机械手，通过双模态触觉传感实现接触与力检测，实验验证了其集成驱动-感知系统的可行性。

Comments Accepted by International Conference on Service Robotics (ICoSR) 2026

PRISM: Projection-Integrated Sampling-Based MPC with Bayesian Cost Tuning for Bimanual Manipulation

PRISM：用于双臂操作的集成投影的基于采样的模型预测控制框架（MPC），结合贝叶斯成本调优

Alinjar Dan, Iryna Hurova, Karl Kruusamäe, Arun Kumar Singh

机构 * University of Tartu（塔尔图大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PRISM框架，结合QP引导采样策略与定制QP求解器、贝叶斯优化调优成本，在PerAct²任务上提升双臂操作鲁棒性与成功率，实现仿真到真实的迁移。

One Policy, Many Embodiments: Unified Camera-Centric Action Geometry Pre-training for Heterogeneous Embodied Manipulation

单一策略，多种具现体：面向异构具身操纵的以相机为中心的统一动作几何预训练

Xiaomi Embodied Intelligence Team, University of Macau: Shaoqing Xu, Fang Li, Guozhi Zhan, Zhixiang Duan, Yuhan Wang, Yuechen Luo, Shengyin Jiang, Hanbing Li, Zhiying Du, Longlong Wang, Longmei Jiang, Weixiang Liang, Ying Gong, Yong Pan, Ziping Zhao, Zhiyuan Chen, Yangwei You, Kun Ma, Qinyuan Liu, Hangjun Ye, Zhi-xin Yang

机构 * Xiaomi Embodied Intelligence Team（小米具身智能团队） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对异构具身操纵数据的问题，提出UCAG-P预训练方法，通过以相机为中心的统一动作公式对齐数据，在多个基准任务上取得优异性能，无需特定微调。

Comments Technical Report,Project page: this https URL (https://public-bots.github.io/UCAG-P)

Low-Resolution Perception for Robotic Packing

面向机器人装箱的低分辨率感知

Giuseppe Fabio Preziosa, Federico Vignoni, Chiara Castellano, Marco Faroni, Andrea Maria Zanchettin, Paolo Rocco

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种结合重建线索与稳定性估计的低分辨率感知框架，通过最佳下一个视角（NBV）策略实现机器人装箱，经 ablation 研究与端到端评估验证，该方法实用可扩展。

Comments 6 pages, 5 figures. Accepted to IFAC World Congress 2026

VISTA: Visually Inferred Spatial ConTact Attention for Contact-Rich Manipulation

VISTA：用于接触丰富操作的视觉推断空间接触注意力机制

Jiayi Chen, Wenlong Dong, Yan Huang, Xianglin Chen, Zijian Lin, Jiaqi Yin, Yushan Liu, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； School of Future Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学未来技术学院） 纠错

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

AI总结 针对接触丰富操作的视觉反馈不足问题，提出基于VDF的VISTA-Policy，通过整合物理感知编码引擎等模块，在多任务上优于纯视觉与触觉基准，具分布外泛化及抗干扰能力。

HRGuard: Gating Relationship Manipulation in Multi-Turn Agentic AI Conversations

HRGuard：多轮智能体AI对话中的门控关系操纵

Pei-Sze Tan, Tasuku Igarashi, Isao Echizen

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

AI总结 针对多轮智能体AI对话中AI协助的人际操纵问题，构建含1000个五轮对话的基准数据集，提出HRGuard双门控机制，在8个模型上表现优于通用安全方案，可减少有害顺从并保留保护指导。

Electrical manipulation of oxygen stoichiometry in multiterminal YBa$_2$Cu$_3$O$_{7-δ}$ junctions

多端YBa$_2$Cu$_3$O$_{7-δ}$结中氧化学计量比的电学调控

Daniel Stoffels, Caio C. Quaglio-Gomes, Nicolas Lejeune, Emile Fourneau, Pedro Schio, Huidong Li, Lourdes Fabrega, Anna Palau, Maycon Motta, Alejandro V. Silhanek

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

AI总结 研究在YBa₂Cu₃O₇₋δ Y形三端器件中实现了氧空位迁移的电学调控，可定向创建氧耗尽前沿，为局域调控超导多端器件性质提供了后制备途径。

Comments 14 pages, 7 figures + Supplementary Material

Fast Generative Grasping via Lie Group-Constrained MeanFlow

基于李群约束MeanFlow的快速生成式抓取

S. Talha Bukhari, Yi Wei, Ruiqi Ni, Zachary Kingston, Aniket Bera

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于李群约束MeanFlow的快速生成式抓取方法，可在≤5次网络评估内采样可靠抓取，在ACRONYM数据集上性能与SOTA模型相当，推理延迟达毫秒级，且无需额外训练即可迁移到真实机器人抓取。

A Training-Free Proactive Defense Against Partial Speech Manipulation via Self-Embedding Steganography

一种无需训练的、基于自嵌入隐写术的针对部分语音操纵的主动防御方法

Yigitcan Özer, Zhe Zhang, Wanying Ge, Xin Wang, Junichi Yamagishi

机构 * National Institute of Informatics（情报信息研究所） 纠错

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

AI总结 针对部分深度伪造语音检测难题，本文提出一种无需训练的主动防御方法，通过将自嵌入策略与现有音频隐写术结合，借助编解码器修复实现检测，可与被动防御互补且数据效率高。

Comments 6 pages; 4 figures; 1 tables; accepted at Interspeech 2026

ROS2 Connect: A new ROS2 over WAN Solution

ROS2 Connect：一种新型广域网环境下的ROS2解决方案

Daniel Schott, Lakshminarasimhan Srinivasan, Christian Herrmann, Andreas Nüchter

机构 * Julius-Maximilians-Universität Würzburg（维尔茨堡大学） ； ENSTA（法国国立高等先进技术学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） ； Zentrum für Telematik e.V.（电信中心协会） 纠错

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

AI总结 针对ROS2在广域网中因组播机制缺失导致远程操作困难的问题，提出基于WebSocket的ROS2 Connect框架，经实验验证其在延迟、稳定性等方面优于现有方案，为广域远程机器人应用提供可靠基础。

Comments Proceedings of the 8th International Workshop on Robotics Software Engineering co-located with the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ROSE '26)

Epistemic Networks, Collective Misperception, and the Manipulation of Social Knowledge

认知网络、集体误解与社会知识的操纵

Mihnea C. Moldoveanu, Joel A.C. Baum

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title)

AI总结 该研究聚焦网络中智能体的交互信念结构，提出以相互归因张量为社会认知分析单元，揭示集体误解等现象的构成及高阶信念与认知网络游走的关联。

Comments 56 pages, 12 figures

Anytime Global Tensor Motion Planning

anytime 全局张量运动规划

Sai Coumar, An T. Le, Zachary Kingston

机构 * Purdue University（普渡大学） ； VinUniversity（范安大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究泛化全局张量运动规划（GTMP），提出两种 anytime 策略，证明其同伦类覆盖与概率特性，在操作任务和二维导航基准上表现良好。

Comments 8 pages, 5 figures. Code: this https URL (https://github.com/commalab/anytime_gtmp.git)

PointRL: Learning Point-Level Vision-Language Grounding from Verifiable Annotation Evidence

PointRL：从可验证标注证据中学习点级视觉-语言接地

Jingyang Su, Pu Cao, Xiuze Jin, Longyue Zhang, Qing Song, Lu Yang

机构 * School of Intelligent Engineering and Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学智能工程与自动化学院） 纠错

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

AI总结 PointRL是一种可验证强化学习框架，通过将异构标注证据转换为指向指令并设计多维度奖励，提升了Qwen3.5-4B等模型的点级视觉-语言接地性能，在多个基准上取得显著增益。

TacForcing: Streaming Action Generation with Execution-Time Tactile Feedback

TacForcing：结合执行时触觉反馈的流式动作生成

Jianbo Zhou, Boyuan Zhao, Yuzheng Zhang, Yiyang Chen, Wenxin Chen, Qiuyue Li, Xiangyang Gu, Yuhan Cao, Xiao Xia, Yanzhe Hu, Zhijie Deng

机构 * School of Computer Science, SJTU（上海交通大学计算机科学学院） ； SCUT（华南理工大学） ； ECUST（华东理工大学） ； ECNU（华东师范大学） ； PolyU（香港理工大学） ； CCUT（长春工业大学） ； UESTC（电子科技大学） ； HUST（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TacForcing框架，通过流式动作专家结合执行时触觉反馈，并引入EATA减少时间不匹配，在模拟和真实接触操纵任务中均优于基线方法。

Comments 15 pages, 6 figures

Leveraging Inter-object Affordances for Efficient Planning in Contact-rich Tasks

利用物体间可供性实现接触密集型任务的高效规划

Pouya P. Niaz, Justus Piater, Alejandro Agostini

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对传统TAMP方法在接触密集型任务中规划时间长、成功率低的问题，提出结合VLM与U-TAMP的方法，在模拟厨房场景中实现了更高的规划成功率与更快的规划速度。

GRIP: Algorithm-Agnostic Machine Unlearning for Mixture-of-Experts via Geometric Router Constraints

GRIP：通过几何路由约束实现混合专家的算法无关机器反学习

Andy Zhu, Rongzhe Wei, Yupu Gu, Pan Li

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Tsinghua University（清华大学） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） 纠错

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

AI总结 GRIP通过几何路由约束实现混合专家的算法无关机器反学习，有效消除专家选择偏移并保持模型效用。

SANTS: A State-Adaptive Scheduler for World Action Models

SANTS：面向世界动作模型的状态自适应调度器

Yirui Sun, Guangyu Zhuge, Keliang Liu, Jie Gu, Shiqin Dai, Xinyu Bing, Zhongxue Gan, Chunxu Tian

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Deep Computing Era Technology Co., Ltd（深计算时代科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出状态自适应噪声轨迹调度器（SANTS），通过根据视频状态动态选择去噪深度来优化视频到动作的扩散策略，在保持控制性能的同时大幅降低推理延迟。

Comments 13 pages, 5 figures, 8 tables. Project page: this https URL (https://advanced-robotics-lab.github.io/SANTS/)

Paint What You See: Benchmarking Dexterous Visual Tool Use in Multimodal Agents

绘制你所见：多模态智能体的灵巧视觉工具使用基准测试

Shudong Liu, Dongyang Chen, Enci Zhang, Jinwei Liang, Zheng Ma, Lewei Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出名为EASEL的基准测试，结合44万样本的EASEL-Data数据集与EASEL-9B模型，评估多模态智能体的灵巧视觉工具使用能力，发现现有25个模型在该任务上表现不佳，EASEL-9B相对基础模型提升6.3%。

Combining Self-Embedding Audio Watermarking with Ultra-Low-Bitrate Neural Codecs

将自嵌入音频水印与超低比特率神经编解码器相结合

Yigitcan Özer, Xin Wang, Zhe Zhang, Junichi Yamagishi

机构 * National Institute of Informatics（信息学研究所） 纠错

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

AI总结 本研究结合自嵌入音频水印与超低比特率神经编解码器，实现了无训练的音频操纵检测定位与被操纵区域恢复，发现神经编解码器选择是影响性能的主导因素。

Comments 6 pages; 1 figure; 2 tables; submitted to WIFS 2026

Sequential Object Placement Optimization with Convex Decomposition

基于凸分解的序列物体放置优化

Yuezhe Zhang, Xiangyu Lyu, Sohan Rudra, Davide Tateo, Georgia Chalvatzaki

机构 * Lund University（隆德大学） ； Robotics Institute Germany（德国机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出SOPO-CD序列优化框架，将物体放置建模为分解自由空间中的可微非线性优化问题，实现了高效的物体放置，速度较经典网格搜索提升100倍，可推广至多类装箱问题并在真实机械臂上验证。

When Emotion Becomes Trigger: Emotion-style dynamic Backdoor Attack Parasitising Large Language Models

当情绪成为触发：利用情绪风格动态后门攻击寄生大语言模型

Ziyu Liu, Tao Li, Tao Yang, Tianjie Ni, Xiaolong Lan, Wengang Ma, Junjiang He

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Sichuan University（四川大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science, China West Normal University（西南大学计算机科学学院） ； School of Electronic and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University（兰州交通大学电子信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Paraesthesia攻击，通过情绪风格动态后门触发机制，在大语言模型中实现高隐蔽性的恶意输出。

Defending the Peg: Real-Time Dynamic Protection and Anomaly Detection in DeFi Stablecoins

捍卫锚定：DeFi稳定币的实时动态防护与异常检测

Hengxing Zeng, Shipeng Ye, Xiaoqi Li

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 针对DeFi稳定币智能合约安全问题，本文分析真实攻击事件，提出实时动态防御架构，构建基于Bi-LSTM的异常检测模型，实现高准确率、高召回率与低延迟的检测效果。

Comments 22 pages, 5 figures

Here is a GIFT: Enforcing User Data Isolation in LLM Serving via GPU Information Flow Tracking

GIFT：通过GPU信息流跟踪在LLM服务中强制实现用户数据隔离

Jiacheng Shi, Xunjie Wang, Cheng Tan, Jinyu Gu

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出GIFT（GPU信息流跟踪系统），通过按用户加密、静态流分析等技术在LLM服务中实现用户数据隔离，扩展版GIFT-CC集成机密计算，在vLLM等框架上仅产生4-10.7%吞吐量开销。

Device-Agnostic Microwave Noise Metrology for Nonlinear Cryogenic Quantum Devices

非线性低温量子器件的设备无关微波噪声计量

Andrea Celotto, Alessandro Alocco, Bernardo Galvano, Luca Fasolo, Emanuele Palumbo, Luca Callegaro, Luca Oberto, Patrizia Livreri, Emanuele Enrico

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 提出一种基于可控噪声源替代被测器件的原位噪声计量协议，结合普朗克光谱与散射参数校准，实现非线性低温微波器件增益与输入参考附加噪声的便携式表征。

Comments 12 pages, 13 figures