机器人 / 具身智能

RoboTrustBench: Benchmarking the Trustworthiness of Video World Models for Robotic Manipulation

RoboTrustBench：机器人操作视频世界模型的可信度基准测试

Huiqiong Li, Jiayu Wang, Zhiting Mei, Anirudha Majumdar, Jingjing Chen, Bin Zhu

机构 * Singapore Management University（新加坡国立管理学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 针对视频世界模型在机器人操作中的可信度问题，提出RoboTrustBench基准，包含正常、约束敏感、反事实和对抗四种场景，通过专家验证的指令-图像对和六维评估协议，发现当前模型在约束推理、反事实基础、物理交互和不安全指令抑制方面存在不足。

Comments EMNLP 2026 Findings, Project: https://huiqiongli.github.io/RoboTrustBench/

Large VLM-based Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: A Survey

用于机器人操作的基于大型VLM的视觉-语言-动作模型：综述

Rui Shao, Wei Li, Lingsen Zhang, Renshan Zhang, Zhiyang Liu, Ran Chen, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 机器人操作 ：manipulation(title,abstract)；robotic(title,abstract)；robotics(abstract)；embodied AI(abstract)

AI总结 本综述首次系统分类梳理用于机器人操作的基于大型VLM的VLA模型，明确其定义与两类架构，考察其与先进领域的集成等内容，整合进展并提供更新项目页面

Comments Under Minor Revision at IEEE TPAMI, Project Page: https://github.com/JiuTian-VL/Large-VLM-based-VLA-for-Robotic-Manipulation

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。

Comments DeepLeap Technology Co., Ltd., Shenzhen, China

AnnotateAnything: Automatic Annotation of 3D Assets for Robot Manipulation

AnnotateAnything：面向机器人操作的3D资产自动标注

Haoran Lu, Mutian Shen, Shuyang Yu, Yu Xiao, Songling Liu, Jianshu Zhang, Shang Wu, Yue Chen, Guo Ye, Jiayi Wang, Zhaoran Wang, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出AnnotateAnything框架，通过视觉-语言标注和物理标注双流水线，自动为3D资产生成可执行操作标签，提升仿真数据收集效率和任务成功率。

Comments v2:Expanded the experiment section with more baselines and rewrote the content of supplementary--corrected some typographical errors, and corrected author-affiliation information that was inaccurate in the previous version

ORPA: Online Residual Policy Adaptation for Robot Manipulation Control with Human Feedback

ORPA：基于人类反馈的机器人操控控制在线残差策略适配

Muhammad A. Muttaqien, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Yukiyasu Domae

机构 * National Institute of AIST（日本国立AIST研究所） ； Embodied AI Research Team（具身人工智能研究团队） 纠错

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

AI总结 本研究提出ORPA框架，通过添加轻量反馈条件化模块实现机器人操控策略的在线残差适配，无需重训练即可纠正执行误差，在ALOHA平台的精度敏感操控任务上提升了成功率与扰动恢复能力。

Cross-Modal Visuo-Tactile Representation Learning with Action Chunking Transformers for Contact-Rich Manipulation

一种低成本的基于视觉的触觉夹具，用于接触丰富的操作

Yaohua Liu, Rong Fu, Amir H. Gandomi, Simon Fong, Hengjun Zhang

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Innovation and Research and Development Department, BoardWare Information System Company Ltd.（创新与研发部，BoardWare信息系统有限公司） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing Agricultural University（人工智能学院，南京农业大学） ； School of Computing, National University of Singapore（计算机学院，新加坡国立大学） ； School of Electronic Engineering and Automation, Guilin University of Electronic Technology（电子工程与自动化学院，桂林电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种低成本的视觉-触觉夹具，通过融合视觉和触觉反馈，提升接触丰富环境中的操作性能。

PredVLA: Predictive Sensorimotor Modeling for Sub-Million-Parameter Robot Manipulation

PredVLA：用于机器人操作的亚百万级参数预测编码策略

Hiroki Sawada, Shunichi Kasahara

机构 * Sony Computer Science Laboratory（索尼计算机科学实验室） 纠错

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

AI总结 PredVLA是仅0.68M参数的无机器人数据预训练预测编码策略，在LIBERO基准上远超参数匹配的Transformer、LSTM策略，实现强语言条件机器人操作性能且具备显式在线修正机制。

Performance Manipulation: Labor Market Implications in AI-assisted Era

在机器学习竞赛中基准黑客现象：建模、洞察与设计

Xiaoyun Qiu, Yang Yu, Haifeng Xu

机构 * Department of Economics, Dartmouth College（达特茅斯学院经济系） ； Sloan & CSAIL, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院斯隆管理学院与计算机科学与人工智能实验室） ； Department of Computer Science, University of Chicago（芝加哥大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了机器学习竞赛中基准黑客现象，通过建模揭示其战略均衡，并通过实证支持理论预测，指出奖励结构对竞赛结果的影响。

A Kinematic Framework for Screening Candidate Pinch Configurations in Robotic Hand Design without Object or Contact Models

一种基于指尖工作空间的机械手抓取配置评估框架

HyoJae Kang, Joonho Lee, Hyunmok Jung, Dong Il Park

机构 * Advanced Robotics Research Center, Korea Institute of Machinery & Materials (KIMM)（韩国机械材料研究院先进机器人研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需物体或接触模型的机械手抓取能力评估方法，通过分析指尖工作空间的交互关系，评估机械手的抓取配置，为机械手设计提供工具。

Comments This manuscript has been submitted for possible publication

IntentVLA: Short-Horizon Intent Modeling for Aliased Robot Manipulation

IntentVLA：用于有歧义机器人操作的短周期意图建模

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Zhaolong Shen, Laurence Tianruo Yang, Yurun Jin, Haishan Liu, Changti Wu, Hang Yuan, Cong Huang, Kai Chen

机构 * HUST（华中科技大学） ； ZGCA（中钢集团人工智能研究院） ； ZGCI（中钢智能科技有限公司） ； HIT（哈尔滨工业大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ZZU（浙江工业大学） ； ECNU（华东师范大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； DeepCybo 纠错

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

AI总结 IntentVLA通过编码近期视觉观测为紧凑的短周期意图表示，提升机器人操作的执行稳定性，并在多个基准测试中优于现有VLA基线。

Comments EMNLP 2026 Main Conference, Code can be found at https://github.com/ZGC-EmbodyAI/IntentVLA

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

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

ACE-Ego-Hand: Repurposing Video Diffusion Models for Occlusion-Robust Egocentric 3D Hand Motion Recovery

DreamHand：复用视频扩散模型实现遮挡鲁棒的第一人称视角3D手部运动恢复

Yufei Liu, Xixi Wang, Hao Li, Ganlong Zhao, Kaitong Cai, Chengkai Jin, Chunxiao Liu, Jianbo Liu, Siyuan Huang, Xingang Pan, Hongsheng Li

机构 * ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 DreamHand是复用视频扩散模型的离线片段级框架，通过确定性干净潜在编码器与双向时空解码器恢复带度量位置的连续双手轨迹，在五个第一人称视角基准测试中实现最佳性能，为机器人操作数据提供可扩展路径。

Comments Project Page: https://ggxxii.github.io/ace-ego-hand

Perturbation-Based Epistemic Uncertainty for Failure Detection in Vision-Language-Action Models

基于扰动的视觉-语言-动作模型不确定性用于故障检测

Yousung Lee, Dongsoo Har

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出一种无标签、模型无关的扰动框架，通过注入高斯扰动到隐藏激活中估计认知不确定性，在分布偏移下提升故障检测性能。

Flex-$π$: A Multi-Stream World-Action Model with Compute Flexibility

Flex-$π$：具备计算灵活性的多流世界-动作模型

Ge Yan, Jinghao Liu, Yuzhi Fan, Lei Cai, Minwen Liao, Jesse Zhang, Dieter Fox

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出Flex-$π$多流世界-动作模型，利用冻结的视频生成VAE实现多模态监督，通过混合专家Transformer与每流丢弃机制提升效率，在双臂操作任务上性能优于基线模型且运行更快。

Comments Project page: https://flex-pi.github.io/

Runtime Safety Filtering for Learned Small UAS Separation Policies under GNSS Degradation

全球导航卫星系统（GNSS）退化情况下学习到的小型无人机分离策略的运行时安全过滤

Alex Zongo, Peng Wei

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

AI总结 研究在GNSS退化时小型无人机分离策略的运行时安全过滤问题，对比动作过滤和观测过滤两种方法，发现动作过滤安全改进小，观测过滤能减少近90%的空中碰撞且更稳健，表明保留策略决策权限更优。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE/AIAA Digital Avionics Systems Conference (DASC). 9 pages, 8 figures

TRACE: Trajectory-Routed Causal Memory for Delayed-Evidence Visuomotor Imitation

TRACE: 用于延迟证据视觉运动模仿的轨迹路由因果记忆

Zihao Li, Ranpeng Qiu, Yincong Chen, Guoqiang Ren, Weiming Zhi

机构 * Zeno AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉运动模仿中早期线索消失导致观察歧义的问题，提出TRACE记忆框架，利用路径签名存储和检索任务相关证据，在长周期任务中提升分支选择准确率。

Robust Multi-Agent LLMs under Byzantine Faults

在拜占庭故障下鲁棒的多智能体大语言模型

Haejoon Lee, Vincent-Daniel Yun, Dimitra Panagou, Sai Praneeth Karimireddy

机构 * Department of Robotics, University of Michigan, Ann Arbor, USA（密歇根大学机器人系，安娜堡，美国） ； Thomas Lord Department of Computer Science, University of Southern California, USA（南加州大学计算机科学托马斯·劳德系，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出Self-Anchored Consensus算法，通过去中心化迭代过滤和优化协议提升多智能体系统在拜占庭故障下的鲁棒性，实验表明其在数学和常识推理任务中表现优异。

Comments EMNLP 2026 Main Accepted

Perturbation Sensitivity of Maximum-Likelihood Pairwise Ranking in Computational Decision Systems

通过策略性成对数据扰动进行排名滥用

Junyi Yao, Zihao Zheng, Jiayu Long

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

AI总结 研究基于最大似然估计的成对排名系统对策略性数据扰动的脆弱性，提出自适应子集选择攻击（ASSA）方法，实验表明少量扰动即可显著改变全局排名。

Comments accepted to 2026 International Conference on Data Science, Mathematics, and Informatics (ICoDMI), proceedings to IEEE Xplore

Securing Time Integrity in Energy IoT Against Clock Drift and Y2K38 Failures

保护能源物联网中的时间完整性：应对时钟漂移和Y2K38故障

Saeid Jamshidi, Foutse Khomh, Carol Fung, Omar Abdul Wahab, Rolando Herrero

机构 * Department of Computer and Software Engineering, Polytechnique Montréal（Polytechnique Montréal 计算机与软件工程系） ； SWAT Laboratory, Polytechnique Montréal（Polytechnique Montréal SWAT 实验室） ； College of Engineering, Northeastern University（Northeastern University 工程学院） ； Concordia Institute for Information Systems Engineering (CIISE), Concordia University（Concordia University 信息系统工程研究所） 纠错

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

AI总结 提出STGAT框架，结合漂移感知时间嵌入、时间自注意力和图注意力，检测能源物联网中的时钟漂移、同步偏移和Y2K38溢出等时间异常，准确率达95.7%。

POCI-Diff: 3D-Layout Guided Diffusion for Controllable Synthetic Surveillance Data Generation

POCI-Diff: 通过3D布局引导扩散实现位置对象一致性和交互

Andrea Rigo, Luca Stornaiuolo, Weijie Wang, Mauro Martino, Bruno Lepri, Nicu Sebe

机构 * DISI, University of Trento（DISI，特伦托大学） ； Toretei S.r.l.（Toretei公司） ； Visual AI Lab, MIT-IBM Watson AI Lab（视觉人工智能实验室，MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

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

AI总结 POCI-Diff通过3D布局引导扩散实现一致性和交互性的物体位置控制，提升文本到图像生成的布局一致性和编辑质量。

Error-Driven Scene Editing for 3D Grounding in Large Language Models

面向大语言模型中3D grounding的错误驱动场景编辑

Yue Zhang, Zun Wang, Han Lin, Jialu Li, Jianing Yang, Yonatan Bitton, Idan Szpektor, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 针对3D大语言模型的空间grounding偏差问题，提出错误驱动框架DEER-3D，通过结构化循环生成针对性反事实训练示例，在多基准上实现4%-6%的性能增益。

Comments Accepted by ECCV 2026. Code: https://github.com/zhangyuejoslin/Deer-3D

Robots that Collaborate: Sequential Asymmetric Imitation for Learning Coupled Robot Policies

协作机器人：用于学习耦合机器人策略的序列非对称模仿

Yincong Chen, Ranpeng Qiu, Zihao Li, Yanan Zhou, Guoqiang Ren, Weiming Zhi

机构 * Zeno AI ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 提出序列非对称模仿（SAI），通过单操作员课程学习耦合多机器人行为，无需同步双操作员演示或显式通信，在真实双机器人操作任务中提升成功率与相位同步。

Breaking MCP with Function Hijacking Attacks: Novel Threats for Function Calling and Agentic Models

打破MCP：函数劫持攻击：函数调用和代理模型的新威胁

Yannis Belkhiter, Giulio Zizzo, Sergio Maffeis, Seshu Tirupathi, John D. Kelleher

机构 * IBM Research Europe（IBM欧洲研究院） ； Trinity College Dublin（三一学院都柏林） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦） ； ADAPT Research Centre（ADAPT研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的函数劫持攻击，通过操纵代理模型的工具选择过程，迫使调用特定攻击者选择的函数，展示了代理模型在函数调用接口上的新漏洞。

Comments Accepted to TMLR (08/26)

TriPilot-FF: Coordinated Whole-Body Teleoperation with Force Feedback

TriPilot-FF：具有力反馈的协调全身遥控

Zihao Li, Yanan Zhou, Ranpeng Qiu, Hangyu Wu, Guoqiang Ren, Weiming Zhi

机构 * Zeno AI ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 TriPilot-FF通过引入脚踏板触觉反馈和双臂跟随遥控，实现了具有力反馈的协调全身遥控，提升移动机械臂的操控精度和避障能力。

Unknown Unknowns: Do Hidden Intentions in LLMs Evade Detection?

未知未知数：为何大语言模型中的隐藏意图难以被检测

Devansh Srivastav, David Pape, Lea Schönherr

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA赫尔姆霍茨信息安全中心） 纠错

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

AI总结 研究揭示大语言模型中隐藏意图难以检测的问题，提出分类法并分析检测方法失效原因，强调需建立稳健框架以应对潜在风险。

Comments Accepted at EMNLP 2026 (Findings)

MRpro: open framework for model-based, learned, and quantitative MR imaging

MRpro：用于基于模型、学习型与定量磁共振成像的开源框架

Felix Frederik Zimmermann, Patrick Schuenke, Christoph S. Aigner, Bill A. Bernhardt, Mara Guastini, Johannes Hammacher, Noah Jaitner, Andreas Kofler, Leonid Lunin, Stefan Martin, Catarina Redshaw Kranich, Jakob Schattenfroh, David Schote, Yanglei Wu, Christoph Kolbitsch

机构 * Department of Radiology（放射科） ； Charité -- Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特大学医学院） ； Max Planck Research Group MR Physics（人类发展马克斯·普朗克研究所磁共振物理研究组） ； Max Planck Institute for Human Development（人类发展马克斯·普朗克研究所） 纠错

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

AI总结 MRpro是基于PyTorch的开源MR成像框架，含数据结构、算子库与深度学习组件，可实现多类重建与定量估计，已在多场强实测及模拟数据上验证。

Comments Submitted to NMR in Biomedicine

Morphology-Driven optimization of Double Nanohole-based Plasmonic Optical Tweezers

基于双纳米孔结构的等离子体光学镊子的形态驱动优化

Pau Molet, Edona Karakaçi, Maria Sanz Paz, Mariano Barella, Michael Mayer

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过系统模拟和形态表征对双纳米孔结构的参数进行优化，以提高光学镊子的 trapping stiffness、局部电场约束和传输变化（ΔTT），同时降低所需光功率，从而提升其在单分子生物物理中的应用性能。

Comments 40 pages, 15 figures (including Supp. info)

Anisotropic Green Coordinates

各向异性绿坐标

Dong Xiao, Renjie Chen, Bailin Deng

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究提出各向异性绿坐标，用于实现灵活的形状变形，通过数学建模和优化框架，提供多样化的空间变形能力。

Comments Accepted by SIGGRAPH Asia 2026 Journal Track

Beam Steering and Radiation Generation of Electrons in Bent Crystals in the Sub-GeV Domain

在亚GeV领域中，弯曲晶体中电子束偏转与辐射产生研究

R. Negrello, M. Romagnoni, A. Sytov, N. Canale, D. De Salvador, P. Fedeli, V. Guidi, V. V. Haurylavets, P. Klag, W. Lauth, L. Malagutti, A. Mazzolari, G. Paternò, F. Sgarbossa, M. Soldani, V. V. Tikhomirov, D. Valzani, L. Bandiera

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过实验和模拟分析，揭示了亚GeV电子束在弯曲硅晶体中通道化效应增强辐射发射，并验证了低能区高效束流操控和高能辐射产生可行性。

Comments Version published in Eur. Phys. J. C

Journal ref Eur. Phys. J. C 86, 923 (2026)

LMI Properties and Applications in Systems, Stability, and Control Theory

线性矩阵不等式（LMI）的性质及其在系统、稳定性与控制理论中的应用

Ryan James Caverly, James Richard Forbes

专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文献整合散见于各类文献的线性矩阵不等式（LMI）相关性质、技巧及应用，以百科全书或实用手册形式呈现，附必要示例与多种等价形式，供相关领域读者使用。

Comments See appendix A.1 for a detailed list of new additions and updates from the previous version