机器人 / 具身智能

AnchorRefine: Synergy-Manipulation Based on Trajectory Anchor and Residual Refinement for Vision-Language-Action Models

AnchorRefine：基于轨迹锚点和残差细化的轨迹-锚点与残差细化的视觉-语言-动作模型

Tingzheng Jia, Kan Guo, Lanping Qian, Yongli Hu, Daxin Tian, Guixian Qu, Chunmian Lin, Baocai Yin, Jiapu Wang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorRefine框架，通过分解视觉-语言-动作动作建模为轨迹锚点和残差细化，提升几何和接触精度，实验表明在模拟和现实任务中均取得显著提升。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript because the work requires substantial revision and further experimental validation

Foresight Residual RL for Long-Horizon Robot Manipulation with Vision-Language-Action Models

用于基于视觉-语言-动作模型的长时机器人操作的前瞻性残差强化学习

Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Litao Liu, Abdeslam Boularias

机构 * Department of Computer Science, Rutgers University（罗格斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对长时机器人操作中VLA策略的不足，提出前瞻性残差强化学习，通过离线估计前瞻性值优化交接质量，在螺母拧紧装配任务中，该方法全任务成功率高，优于标准方法和基线，强调塑造子任务成功状态对提升长时性能的重要性。

Comments Accepted at IROS2026. Project website: https://jaysparrow.github.io/foresight-residual-rl

TACTIC: Tactile and Vision Conditioned Contact-Centric Control for Whole-Arm Manipulation

用于全臂操作的触觉和视觉条件下的以接触为中心的控制

Rishabh Madan, Angchen Xie, Samantha Saak, Andres Blanco, Dohyeok Lee, Sarah Grace Brown, Yunting Yan, Mark Zolotas, Jose Barreiros, Tapomayukh Bhattacharjee

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

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

AI总结 研究全臂操作问题，提出TACTIC控制器，它采用以接触为中心的混合预测模型，结合多种传感，通过接触雅可比矩阵耦合动力学与运动学，集成到MPC规划器，在模拟和实际任务中表现出色，优于其他方法。

Comments RSS 2026

WristMimic: Full-Body Humanoid Control with Wrist-Guided Manipulation

WristMimic：基于手腕引导操作的全身人形机器人控制

Wongyun Yu, Youngwoon Kim, Minsu Cho

机构 * Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 研究如何将人类物体交互演示重定向到物理模拟，提出WristMimic框架，分离无接触身体运动与手部操作，通过手腕引导，让手指从物体跟踪和接触结果学习行为，实验显示该框架在跨手部模型重定向时效果良好。

Comments Accepted to ECCV 2026

GenVid2Robot: From Video Generation to Robot Manipulation via Rigid-Geometric Consistency

GenVid2Robot：通过刚性几何一致性从视频生成到机器人操作

Haohui Huang, Xi Yuan, Panpan Liao, Tao Teng, Chenguang Yang, Jing Guo, Yi Guo

机构 * School of Automation, Guangdong University of Technology（广东工业大学自动化学院） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋地球科学国家重点实验室，自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在将生成视频转换为机器人可执行操作轨迹。核心方法是GenVid2Robot框架，通过采样语义锚点、跟踪验证运动等步骤实现。主要贡献是提高了生成视频引导操作的可靠性，通过多种手段建立视觉运动先验。

Comments Preprint

Vision Token Manipulation Attacks on Cloud-Edge Inference of Large Vision-Language Models

对大型视觉语言模型云边缘推理的视觉令牌操纵攻击

Zikai Zhang, Rui Hu, Olivera Kotevska, Jiahao Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校计算机科学与工程系） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

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

AI总结 研究黑盒中间人设置下的视觉令牌操纵攻击，提出四种简答攻击策略和基于优化的令牌选择方法，实验表明操纵少量视觉令牌可大幅降低大型视觉语言模型云边缘推理的准确性。

Language-Guided Grasping under Partial Observation for Mobile Manipulation in Field Inspection and Maintenance

用于现场检查和维护中移动操作的部分观察下语言引导抓取

Dilermando Almeida, Juliano Negri, Guilherme Lazzarini, Thiago H. Segreto, Ranulfo Bezerra, Gustavo J. G. Lahr, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker

机构 * Department of Mechanical Engineering, Federal University of Uberlândia（联邦大学伯南迪利亚机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering, University of São Paulo（圣保罗大学机械工程系） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Faculdade Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein, Hospital Israelita Albert Einstein（艾伯特·爱因斯坦以色列教学与研究学院，艾伯特·爱因斯坦医院） 纠错

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

AI总结 提出用于腿部移动操纵器在部分观察下的语言引导抓取流程，经多步骤处理，在四足机器人上实现并评估，相比基线提高抓取成功率，提升语言引导抓取可靠性。

CaP-X: A Framework for Benchmarking and Improving Coding Agents for Robot Manipulation

CaP-X: 用于基准测试和改进机器人操作编码智能体的框架

Letian Fu, Justin Yu, Karim El-Refai, Ethan Kou, Haoru Xue, Huang Huang, Wenli Xiao, Guanzhi Wang, Dantong Niu, Fei-Fei Li, Guanya Shi, Jiajun Wu, Shankar Sastry, Yuke Zhu, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan

机构 * nvidia ； stanford（斯坦福大学） ； cmu（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.AI

AI总结 提出CaP-X框架，通过CaP-Gym交互环境和CaP-Bench评估，发现编码智能体依赖人工抽象，但通过扩展测试时计算可提升鲁棒性，并推出无需训练的CaP-Agent0和强化学习CaP-RL。

ComAct: Reframing Professional Software Manipulation via COM-as-Action Paradigm

ComAct: 通过COM即行动范式重构专业软件操作

Jiaxin Ai, Tao Hu, Xuemeng Yang, Shu Zou, Hairong Zhang, Daocheng Fu, Yu Yang, Hongbin Zhou, Nianchen Deng, Pinlong Cai, Zhongyuan Wang, Botian Shi, Kaipeng Zhang, Licheng Wen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出COM即行动范式，将专业软件交互转化为确定性程序合成，解决GUI代理的脆弱性和API代理的异构性问题；构建ComCADBench基准和ComActor自校正代理，在工业CAD软件上实现SOTA性能。

CoStream: Composing Simple Behaviors for Generalizable Complex Manipulation

CoStream: 组合简单行为实现可泛化的复杂操作

Haonan Chen, Yuxiang Ma, Stephen Tian, Xiaoshen Han, Wenlong Huang, Feiyang Wu, Yunzhu Li, Jiajun Wu, Edward H. Adelson, Yilun Du

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

AI总结 提出CoStream框架，通过组合语义、预测和反应三种简单行为，在共享SE(3)接口上实现高精度、可泛化的复杂操作，在8个真实任务中验证了其有效性。

Comments Website: https://costream-simple.github.io

Beyond Independent Manipulation: Individual Fairness-aware Strategic Classification with Peer Imitation

超越独立操纵：具有同伴模仿的个体公平感知策略分类

Xinpeng Lv, Chunyuan Zheng, Yunxin Mao, Renzhe Xu, Jinxuan Yang, Yuanlong Chen, Wangrong Huang, Shaowu Yang, Wenjing Yang, Xinwang Liu, Peng Cui, Haotian Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学学院） ； Institute for Theoretical Computer Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学理论计算机科学研究所） ； Information Technology Development, Aetos Capital Group, Sydney（悉尼Aetos资本集团信息技术部） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 提出个体公平感知策略分类（IFSC）框架，通过建模基于个体公平的同伴驱动操纵（模仿邻近被接受同伴），并采用鲁棒学习过程处理同伴可观测性不确定性，以改善个体公平一致性并减轻模仿引起的扭曲。

Comments Accepted by SIGKDD2026

NoContactNoWorries: Estimating Contact through Vision and Proprioception for In-Hand Dexterous Manipulation

NoContactNoWorries: 通过视觉和本体感觉估计手内灵巧操作的接触

Soham Patil, Avirup Das, Sourabh Bhosale, Spandan Roy

机构 * Robotics Research Center (RRC), International Institute of Information Technology (IIIT), Hyderabad, India（印度海得拉巴国际信息技术研究所机器人研究中心） ； Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于Transformer的多模态框架，融合RGB-D视觉和机器人本体感觉推断二值接触状态，作为手物交互的伪触觉信号，支持下游强化学习实现手内物体重定向并泛化至新物体。

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

RE4: Transformation-aware Imitation of Object Interactions Using Manipulation Modes

RE4: 使用操作模式进行物体交互的变换感知模仿

Arsh Chawla, Rahul Shome

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 提出RE4框架，通过轻量级自监督姿态估计和操作模式感知的检索、变换、重规划与执行，在保持可解释性的同时提升物体交互模仿学习的性能和鲁棒性。

Comments 8 pages, appendix

Physics-Informed Eikonal Caging for Whole-Arm Manipulation Planning

基于物理信息的Eikonal笼形约束的全臂操作规划

Yan Zhang, Yiming Li, Yifei Dong, Florian T. Pokorny, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap 研究所） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 提出将笼形约束重新表述为最小时间逃逸问题，利用物理信息神经网络近似满足Eikonal方程的逃逸时间场，实现全臂操作规划中的鲁棒性提升。

Comments Under review

KITE: Decoupling Kinematics and Interaction for Zero-Shot Cross-Embodiment Manipulation

KITE：解耦运动学和交互以实现零样本跨实体操作

Qianxu Wang, Kuan Fang

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 提出KITE框架，通过解耦任务推理与实体特定运动控制，利用接触模式学习交互意图的潜在表示，实现零样本跨实体操作迁移。

GAPartManip: A Large-scale Part-centric Dataset for Material-Agnostic Articulated Object Manipulation

GAPartManip：面向材料无关铰接物体操作的大规模部件中心数据集

Wenbo Cui, Chengyang Zhao, Songlin Wei, Jiazhao Zhang, Haoran Geng, Yaran Chen, Haoran Li, He Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； CFCS, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Galbot 纠错

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

AI总结 提出大规模部件中心数据集GAPartManip，结合照片级材质随机化和部件级交互姿态标注，通过模块化框架提升深度估计与交互姿态预测，在仿真和真实场景中实现鲁棒的铰接物体操作。

Comments Accepted by ICRA 2025. Project page: https://pku-epic.github.io/GAPartManip/

Efficiently Linking Real Scenes with Synthetic Data Generation for AI-based Cognitive Robotics and Computer Vision Applications

高效连接真实场景与合成数据生成以支持基于AI的认知机器人和计算机视觉应用

Paul Koch, Vivek Chavan, André Sers, Adem Karakurt, Paul Hofmann, Mohamad Zaher Ziadeh, Jörg Krüger

机构 * Fraunhofer IPK（弗劳恩霍夫生产设备和设计技术研究所） ； TU Berlin（柏林工业大学） 纠错

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

AI总结 本文讨论当前AI视觉模型在认知机器人应用中的局限，并提出通过连接仿真与真实世界训练数据生成来弥合领域差距的方法。

Comments Accepted and best paper award at MHI-Kolloquium 2024

WeaveLA: Event Driven Cross-Subtask Latent Memory Weaving for Repetitive Robot Manipulation

WeaveLA: 面向重复机器人操作的基于事件驱动的跨子任务潜在记忆编织

Shoujing Zhu, Zhenyang Liu, Fungmiu Wang, Jiafeng Wang, Bo Yue, Guiliang Liu, Simo Wu, Xiangyang Xue, Taiping Zeng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 针对短窗口VLA策略缺乏跨子任务信息传递的问题，提出WeaveLA，通过事件触发将完成子任务压缩为潜在令牌并注入下一子任务的动作生成路径，在保持基础策略短窗口接口的同时实现轻量级跨子任务通道，在困难重复任务上成功率从0%提升至47.8%。

DeMaVLA: A Vision-Language-Action Foundation Model for Generalizable Deformable Manipulation

DeMaVLA：面向可泛化可变形物体操作的视觉-语言-动作基础模型

Taiyi Su, Jian Zhu, Tianjian Wang, Youzhang He, Zitai Huang, Jianjun Zhang, Chong Ma, Hanyang Wang, Tianjiao Zhang, Munan Yin, Weihao Ding, Yi Xu

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出DeMaVLA模型，采用VLM骨干与动作专家结合流匹配生成连续动作，通过剪枝Transformer层提升效率，并利用大规模真实世界数据和人类反馈数据聚合训练，实现可变形物体折叠操作的多类别泛化。

Comments 14 pages, 2 figures

ROVE: Unlocking Human Interventions for Humanoid Manipulation via Reinforcement Learning

ROVE: 通过强化学习解锁人类干预用于人形机器人操作

Wei Xiao, Weiliang Tang, Yuying Ge, Hui Zhou, Yao Mu, Li Zhang, Yixiao Ge

机构 * XPENG Robotics（小鹏机器人） ； Fudan University（复旦大学） ； 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 ：manipulation(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 提出ROVE框架，利用强化学习和乐观价值估计，从次优人类干预轨迹中学习高价值行为，提升人形机器人操作性能。

The Perceived Fragility of Explanations in Audio Models: Manipulation of Attribution with Unchanged Predictions

音频模型中解释的感知脆弱性：在预测不变的情况下操纵归因

Piotr Kitłowski, Dominik Wiącek, Mateusz Modrzejewski

机构 * University of Warsaw（华沙大学） 纠错

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

AI总结 提出一种心理声学框架，通过优化不可听扰动来解耦模型归因与分类，证明在音频深度伪造检测中可系统扭曲解释热图而保持预测标签不变。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Machine Learning for Audio: 5 pages, 4 figures

Bimanual Robot Manipulation via Multi-Agent In-Context Learning

通过多智能体上下文学习的双臂机器人操作

Alessio Palma, Indro Spinelli, Vignesh Prasad, Luca Scofano, Yufeng Jin, Georgia Chalvatzaki, Fabio Galasso

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特技术大学） ； Hessian.AI（黑森AI） 纠错

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

AI总结 提出BiCICLe框架，将双臂操作建模为多智能体主从问题，通过解耦动作空间实现标准LLM的少样本学习，在TWIN基准上平均成功率70.5%，超越无训练基线。

RelayFormer: A Unified Local-Global Attention Framework for Scalable Image and Video Manipulation Localization

RelayFormer: 一种用于可扩展图像和视频篡改定位的统一局部-全局注意力框架

Wen Huang, Jiarui Yang, Tao Dai, Jiawei Li, Shaoxiong Zhan, Bin Wang, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； College of Artificial Intelligence, Nankai University（南开大学人工智能学院） ； College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出RelayFormer统一框架，通过全局局部中继（GLR）令牌和中继注意力机制，适应不同分辨率并统一处理图像与视频，在篡改定位任务中实现高效且性能优越。

3D-Grounded Vision-Language Framework for Robotic Task Planning: Automated Prompt Synthesis and Supervised Reasoning

面向机器人任务规划的3D grounded视觉-语言框架：自动化提示合成与监督推理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Zeyuan Huang, Gang Chen, Ning Ji, Zhipeng Yao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出融合2D提示合成模块和小语言模型的框架，提升机器人3D场景理解与任务执行能力，实验显示任务成功率高达96.0%。

Journal ref Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 164, p. 113268, 2026

TAM: Torque Adaptation Module for Robust Motion Transfer in Manipulation

TAM: 用于鲁棒操作运动传递的扭矩自适应模块

Dongwon Son, Florian Shkurti, Jason Lee, Naman Shah, Beomjoon Kim, Dieter Fox

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出扭矩自适应模块（TAM），通过历史编码器和扭矩适配器修正扭矩指令，实现不同机器人或负载间的运动传递，无需领域随机化或重新收集数据。

Learning Dexterous Manipulation Policies from Experience and Imitation

从经验与模仿中学习灵巧操作策略

Vikash Kumar, Abhishek Gupta, Emanuel Todorov, Sergey Levine

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

AI总结 本文研究了通过经验与模仿学习反馈控制灵巧五指手非抓取操作的任务，提出基于轨迹优化的局部控制器，并通过深度学习和最近邻方法进行泛化，展示了小数据训练下的有效性和盲操作优势。

Comments Initial draft for a journal submission

Co-active Learning to Adapt Humanoid Movement for Manipulation

协同学习以适应人形机器人的运动用于操作

Ren Mao, John S. Baras, Yezhou Yang, Cornelia Fermuller

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

AI总结 本文提出协同学习框架，通过人机交互适应机器人末端执行器的运动以应对不同约束环境，实验验证了方法的有效性。

How Visible Are Silent Manipulation Failures? An Observability Study of False-Success Detection in Simulated Robot Episodes

无声操作失败的可见性：模拟机器人任务中假成功检测的可观测性研究

Aarav Bedi

机构 * Aarav Bedi 纠错

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

AI总结 本研究通过模拟双机械臂ALOHA任务，探讨机器人自身成功检测器标记为成功的任务中，假成功（实际失败但被误判为成功）的可恢复性，发现基于关节数据的检测器在方块转移任务中几乎完全可恢复假成功，而在插销任务中仅部分可恢复，视觉检测器可弥补差距，且可分离性依赖于远低于实际传感器噪声的速度差异。

Comments 4 pages, 3 figures

Semantic-Geometric Task Representations for Bimanual Manipulation from Human Demonstrations to Robot Action Planning

面向双臂操作的语义-几何任务表示：从人类示范到机器人动作规划

Franziska Herbert, Vignesh Prasad, Han Liu, Dorothea Koert, Georgia Chalvatzaki

机构 * Interactive Robot Perception & Learning (PEARL) Lab, Computer Science Dept., TU Darmstadt, Germany（图腾大学达姆施塔特分校计算机科学系交互机器人感知与学习实验室） ； Hessian.AI, Darmstadt, Germany（黑森人工智能公司） ； Robotics Institute Germany (RIG)（德国机器人研究所） ； Interactive AI Algorithms & Cognitive Models for Human-AI Interaction (IKIDA), Computer Science Dept., TU Darmstadt, Germany（人机交互的交互人工智能算法与认知模型（IKIDA），图腾大学达姆施塔特分校计算机科学系） ； Center for Cognitive Science, TU Darmstadt, Germany（图腾大学达姆施塔特分校认知科学中心） 纠错

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

AI总结 提出一种语义-几何图任务表示，通过消息传递神经网络编码器和Transformer解码器联合编码对象身份、语义关系和运动历史，实现从人类示范中学习结构化任务表示，并支持跨实体迁移和双臂操作规划。

Comments 9 pages, 7 figures, preprint

ProgVLA: Progress-Aware Robot Manipulation Skill Learning

ProgVLA：进度感知的机器人操作技能学习

Seungsu Kim, Jinyoung Choi, Seungmin Baek, Jean-Michel Renders

机构 * NAVER LABS（NAVER实验室） ； NAVER LABS Europe（NAVER实验室欧洲） 纠错

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

AI总结 提出ProgVLA，一种紧凑的视觉-语言-动作模型，通过显式表示任务进度和两阶段Perceiver重采样机制，在有限计算和内存下实现长序列多模态处理，并在多任务操作基准上达到或超越大模型性能。