Continuously Stable Structure through Plastic Deformation
通过塑性变形实现的连续稳定结构
专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究针对软机器人稳定性不足问题，提出通过塑性变形实现的连续稳定结构并集成到软夹爪，利用塑性变形机制、引入生物启发 paw 垫、开发数学模型及优化折纸结构，提升了夹爪稳定性和抓取能力，在多种场景表现良好。
Comments 24 pages, 8 figures
视觉与机器人
机器人 / 具身智能
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
1. 机器人操作 503 篇
GraspADMM: Improving Dexterous Grasp Synthesis via ADMM Optimization
GraspADMM：通过ADMM优化改进灵巧抓取合成
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出GraspADMM框架，通过ADMM优化提升抓取的多样性、运动学可行性及动态稳定性，实验表明其在抓取成功率上显著优于现有方法。
Compositional Diffusion with Guided Search for Long-Horizon Planning
用于长期规划的带引导搜索的组合扩散
机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究针对组合生成模型在局部分布多模态时的模式平均问题，提出带引导搜索的组合扩散方法（CDGS），通过特定采样、过滤和重采样解决问题，在机器人操作任务上表现出色且跨领域通用。
Comments 38 pages, 18 figures, ICLR 2026 ORAL
Simultaneous Calibration of Noise Covariance and Kinematics for State Estimation of Legged Robots via Bi-level Optimization
通过双层优化同时校准噪声协方差和运动学参数以实现四足机器人和双足机器人的状态估计
机构 * Legged AI Lab（足式人工智能实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Shanghai Innovation Institute (SII)（上海创新研究院）
专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 本文提出一种双层优化框架，通过联合校准协方差矩阵和运动学参数提升机器人状态估计的准确性与不确定性校准。
The AI Fiction Paradox
人工智能虚构悖论
机构 * Integrated Program in Humane Studies, Kenyon College（肯尼恩学院人文学研究整合项目） ； AI CoLab, Kenyon College（肯尼恩学院人工智能协作实验室） ； Human-Centered AI Lab（以人为中心的人工智能实验室）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨人工智能生成虚构内容的困境，指出叙事因果、信息重评和多尺度情感架构三大挑战，揭示AI生成虚构的难题及潜在风险。
Comments 15 pages, Presented at the MFS Cultural AI Conference, Purdue University, September 18, 2025. Accepted for publication as a collection of essays for a special issue of MFS Modern Fiction Studies on Cultural AI
Bringing Network Coding into Multi-Robot Systems: Interplay Study for Autonomous Systems over Wireless Communications
将网络编码引入多机器人系统：自主系统在无线通信中的相互作用研究
机构 * Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technion–Israel Institute of Technology（电气与计算机工程学院，技术学院–以色列理工学院）
专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究探讨了网络编码在多机器人系统中的应用，通过案例分析展示其在提升通信可靠性和任务执行效率方面的优势。
Comments To appear in IROS 2026
Empirical evidence of Large Language Model's influence on human spoken communication
大语言模型对人类口语交流影响的实证证据
机构 * Center for Humans and Machines（人类与机器中心） ； Max-Planck Institute for Human Development（人类发展马克斯·普朗克研究所） ； Center for Adaptive Rationality（适应性理性中心） ； TUD Dresden University of Technology（德累斯顿技术大学） ； Department of Business Analytics and Decision Science（商业分析与决策科学系） ； Vienna University of Economics and Business（维也纳经济与商业大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究大语言模型对人类口语交流的影响，通过分析播客对话及实验发现，ChatGPT优先生成的词汇在人类自发语音中增加，人类会内化其词汇选择，揭示机器训练数据反馈至人类语言，引发对语言同质化及AI文化影响的担忧。
KnowAct-GUIClaw: Know Deeply, Act Perfectly, Personal GUI Assistant with Self-Evolving Memory and Skill
KnowAct-GUIClaw：深度理解、完美执行，具有自我进化记忆和技能的个人GUI助手
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对OpenClaw的不足，提出深度理解、完美执行范式，介绍KnowAct-GUIClaw框架，通过多系统实验验证其在效率、准确性和跨平台适应性方面的优势，且知识记忆和执行技能可跨基础模型迁移。
Comments 29 pages, 9 figures
Legible Shared Autonomy: Implicit Communication of Robot Belief through Motion
可理解的共享自主：通过运动隐式传达机器人信念
机构 * Department of Automation, University of Science and Technology of China（自动化系，中国科学技术大学） ； Department of Automation, Hefei University of Technology（自动化系，合肥工业大学） ； National Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems（自主智能无人系统国家重点实验室）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对共享自主系统中机器人意图不透明导致用户控制效率低的问题，提出通过可理解运动隐式传达机器人信念，并基于置信度自适应分配控制权，实验证明该方法显著提升用户对机器人信念的理解并减少控制负担。
Comments Accepted at IROS 2026
Value Drifts: Tracing Value Alignment During LLM Post-Training
价值漂移：在大语言模型训练后追踪价值对齐
机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究大语言模型训练后价值对齐问题，通过实验区分训练后算法和数据集影响，测量价值漂移，发现SFT阶段确立模型价值，后续偏好优化难重对齐，不同算法在偏好数据不变时也有不同结果，为相关选择提供见解。
Comments TACL 2026
Efficiency, Feasibility, and Incentive-Awareness in Constrained Online Resource Allocation
受限在线资源分配中的效率、可行性和激励意识
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究长期约束下不可分割资源给策略性主体的动态分配，提出激励感知原始对偶框架，整合组件抑制操纵，设计新算法克服障碍，实现$\tilde{\mathcal O}(\sqrt T)$社会福利遗憾，满足约束并诱导近似真实均衡，还能推广到多单位多需求问题。
Comments A preliminary version was accepted to NeurIPS 2025. This version includes extension to multi-unit resource allocation, expanded numerical simulation, extensively refind technical exposition, and enhanced literature review and positioning
SPECTRA: Context-Conditioned Spectral Movement Primitives for Robot Skill Generalization
SPECTRA：用于机器人技能泛化的上下文条件频谱运动基元
机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究机器人操作模仿学习中如何保留任务几何形状与动态可允许运动，提出频谱运动基元框架，结合任务空间与关节空间调节，经实验验证该方法在多方面表现良好，能有效实现技能泛化。
When Does Personality Composition Matter for Multi-Agent LLM Teams?
人格构成何时对多智能体LLM团队重要？
机构 * School of Computing & AI（计算与人工智能学院）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究通过操纵前沿LLM的人格特质，发现人格对多智能体团队性能的影响取决于任务结构：在编码任务中影响小，在开放协作和谈判任务中显著降低性能。
Comments Accepted to COLM 2026 (20 pages, 6 figures)
Journal ref Conference on Language Modeling (COLM), San Francisco, USA, October 6-9, 2026
LapSurgie: Humanoid Robots Performing Surgery via Teleoperated Handheld Laparoscopy
LapSurgie: 人形机器人通过远程操控手持腹腔镜进行手术
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系） ； School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University（康奈尔大学电气与计算机工程学院） ； UC San Diego Health（加州大学圣地亚哥医学中心）
专题命中 机器人操作 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 LapSurgie是一种基于人形机器人的腹腔镜远程操控框架，通过逆映射策略实现精准手到工具控制，并通过用户研究验证了其在微创手术中的可行性。
Faster Completion, Less Learning: Generative AI Reduced Study Time on Math Problems and the Knowledge They Build
更快完成，更少学习：生成式AI减少了学生在数学问题及所构建知识上的学习时间
机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； McGraw Hill（麦格劳-希尔）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 本研究探讨生成式AI如何影响学生的学习过程和学习成果，通过分析大量学习互动数据，发现AI使用导致学生在可被AI处理的问题上学习时间减少，但这种效率提升在监考情况下消失，揭示了AI对学习行为和知识构建的深远影响。
ProSGNeRF: Progressive Dynamic Neural Scene Graph with Frequency Modulated Foundation Model in Urban Scenes
ProSGNeRF：城市场景中基于频率调制基础模型的渐进式动态神经场景图
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对大规模城市场景中快速移动对象建模及相机自我运动处理难题，提出ProSGNeRF，通过渐进式场景图网络架构学习局部场景表示，利用基础模型网络编码潜码并引入频率调制模块，提升视图合成等能力。
Comments Accepted by IJCV 2026
Improving Language Agents through BREW: Bootstrapping expeRientially-learned Environmental knoWledge
通过BREW改进语言智能体：引导式经验学习环境知识
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Independent（独立研究者） ； Microsoft（微软） ； Apple（苹果公司）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究基于LLM的智能体无法从经验学习的问题，提出BREW框架，通过提炼交互轨迹成知识库、引入EG-MCTS算法及适应事后重标记等方法，在多基准测试中提升任务成功率并减少执行步骤，且知识库具有良好特性。
Greedy Heuristics for Sampling-Based Motion Planning in High-Dimensional State Spaces
高维状态空间中基于采样的运动规划的贪心启发式算法
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 研究高维状态空间中基于采样的运动规划问题，提出贪心有信息集，刻画其在类似RRT*规划器中的行为。基于此提出G-RRT*，实验表明它能快速找初始解并渐近收敛到最优路径，性能优于现有采样规划器。
Comments Submitted to the Autonomous Robots journal
The Surprising Effectiveness of Video Diffusion Models for Hand Motion Reconstruction
视频扩散模型在手部运动重建中的惊人有效性
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
专题命中 机器人操作 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出ViDiHand，利用预训练视频扩散模型重建4D双手姿态，无需检测器或优化，在多个基准上显著超越现有方法。
Retrieval-Augmented Generation Must Move Beyond Factual Grounding to Represent Diverse Opinions
检索增强生成必须超越事实基础以代表多样化观点
机构 * Amazon.com（亚马逊公司）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文指出检索增强生成系统存在系统性事实偏差，并提出需要在检索系统设计上进行范式转变，通过不确定性量化方法提出统一目标，并展示Opinion-Aware RAG架构在两个领域中的实验结果，证明其在多样性、公平性和准确性方面的提升。
Comments 18 pages, Preprint under review
Beyond Success Rates: Trainability and Extractability for Offline GCRL
超越成功率：离线目标条件强化学习的可训练性和可提取性
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究离线目标条件强化学习中各方法的可训练性和可提取性差距，通过构建可训练性景观及配对提取诊断，发现仅成功率不能确立广泛可提取行为，可训练性景观揭示差距，提取诊断提供低成本视角观察信号成策略的过程。
InferNet: Exploiting Aggregate GPU Profiles as Side-Channel for DNN Architecture Inference
InferNet：利用聚合GPU配置文件作为旁道进行DNN架构推理
机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； Rio de Janeiro State University（里约热内卢州立大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对DNN面临的安全威胁，提出InferNet方法，利用简单系统级信息，通过分析GPU相关内容推断DNN架构，在多框架、类型和平台上验证其有效性，能以高准确率提取模型架构。
Comments 27 pages, 7 figures, 10 tables
KYON: Semi-Modular Wheel-Legged Quadruped With Agile Bimanual Capability
KYON: 具有敏捷双臂能力的半模块化轮腿四足机器人
机构 * Humanoids and Human Centered Mechatronics, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia（人机一体化机械系统，意大利理工研究院） ； Advanced Robotics Facility, Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia（先进机器人设施，意大利理工研究院）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出KYON半模块化轮腿四足机器人，通过基座致动器与传动机构降低远端惯量，结合全身控制与强化学习策略实现动态运动与双臂操作。
A Comparative Study of EMG- and IMU-based Gesture Recognition at the Wrist and Forearm
基于肌电图和惯性测量单元的手腕和前臂手势识别比较研究
专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究基于IMU信号的手势识别潜力，通过比较不同肌肉群，发现其含足够信息用于静态手势识别，肌腱诱导微运动是主要贡献因素，该研究为多领域手势识别及假肢可用性提升提供新可能。
Stage-wise Attention-Guided Region Sequencing for Adversarial Attacks on Large Vision-Language Models
用于对大型视觉语言模型进行对抗攻击的逐阶段注意力引导区域排序
机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； KENTECH（KENTECH研究院）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究针对大型视觉语言模型的有针对性对抗攻击，基于注意力分析提出逐阶段注意力引导区域排序，介绍了黑盒区域排序框架SAGA，在多个模型上取得了最先进的攻击成功率和最佳不可感知性。
Comments Pre-print
NeHMO: Neural Hamilton-Jacobi Reachability Learning for Decentralized Safe Multi-Arm Motion Planning
NeHMO：用于分散式安全多臂运动规划的神经Hamilton-Jacobi可达性学习
机构 * Department of Computer Science at Purdue University（普渡大学计算机科学系）
专题命中 机器人操作 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 提出基于神经Hamilton-Jacobi可达性学习的方法，学习安全值函数以捕获最坏情况下的臂间安全约束，并开发分散式轨迹优化框架，实现可扩展、数据高效的多臂运动规划。
Spintronics for image recognition: performance benchmarking via data-driven simulations
自旋电子学用于图像识别：通过数据驱动模拟进行性能基准测试
机构 * Institute of Condensed Matter and Nanosciences, Université catholique de Louvain（比利时列日大学凝聚态与纳米科学研究所） ； Univ. Grenoble Alpes, CEA, CNRS, Grenoble INP, SPINTEC（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CEA、CNRS、格勒诺布尔INP、SPINTEC） ； Institute for Information and Communication Technologies, Electronics and Applied Mathematics, Université catholique de Louvain（比利时列日大学信息与通信技术、电子与应用数学研究所）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 基于数据驱动Thiele方程模拟的磁隧道结自旋扭矩振荡器作为极端学习机的非线性源，在MNIST等数据集上实现图像分类，性能与ReLU和sigmoid相当。
Comments 15 pages, 5 figures
Universal Image Immunization against Diffusion-based Image Editing via Semantic Injection
基于语义注入的通用图像免疫方法抵御基于扩散模型的图像编辑
机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； GIST（光州科学技术院） ； Yonsei University（延世大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出首个通用对抗扰动框架，通过语义注入使扩散模型误解输入图像，抑制原始内容，从而有效阻断未经授权的编辑，在通用扰动设置下优于基线，并具备黑盒迁移性。
Comments ECCV 2026
NeuroFilter: Activation-Based Guardrails for Privacy-Conscious LLM Agents
NeuroFilter: 基于激活的隐私意识LLM智能体防护栏
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出基于激活探测的隐私过滤器，高效检测LLM智能体在单轮和多轮对话中的不当信息泄露，首次系统研究对话轨迹中的模型内部状态变化。
TacGen: Touch Is a Necessary Dimension of Physical-World Representation -- Addressing Tactile Data Scarcity with Scalable Vision-to-Touch Alignment and Generation
TacGen: 触觉是物理世界表征的必要维度——通过可扩展的视觉到触觉对齐与生成解决触觉数据稀缺问题
机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Alabama（阿拉巴马大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 机器人操作 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 针对触觉数据稀缺问题，提出TacGen方法，通过视觉-触觉对比对齐和潜在空间残差MLP生成器合成触觉潜在表示，在质量、密度、硬度等物理属性预测上显著优于纯视觉模型，并大幅提升触觉操作性能。
Comments 49 pages, 29 figures
