机器人 / 具身智能

SegDiff: Segmented Trajectory Diffusion for Consistent and Adaptive Robot Manipulation

SegDiff：用于一致且自适应机器人操作的分段轨迹扩散

Haidong Cao, Wenjun Cao, Quanhao Li, Sicheng Xie, Zhiying Du, Jiaqi Leng, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University, China（可信具身人工智能研究院，复旦大学，中国） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI, China（上海多模态具身人工智能重点实验室，中国） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人模仿学习中现有方法的不足，提出SegDiff闭环视觉运动策略，分解示范为运动段并预测连续轨迹，利用扩散模型等提出动态时间集成机制，在多场景中性能优于现有方法，能处理长时间依赖并保持实时适应与控制稳定。

SUREFlow: State-space Uncertainty-aware REsidual Flow Matching for Robust Robot Manipulation

SUREFlow：用于鲁棒机器人操作的状态空间不确定性感知残差流匹配

Md Tanvir Islam, Sai Navaneet Peddapalli, Sangmoon Lee, Sangtae Ahn

机构 * School of Electronic and Electrical Engineering, Kyungpook National University（庆尚国立大学电子与电气工程学院） 纠错

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

AI总结 研究针对机器人操作策略在复杂条件下的不稳定性问题，提出SUREFlow框架，基于Mamba主干联合预测动作速度与残差不确定性，能选择性细化动作维度，在LIBERO等平台实验中取得良好效果，提升了机器人操作的鲁棒性与效率。

Comments Accepted at IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots & Systems (IROS) 2026, Pittsburgh, PA, USA

EgoSteer: A Full-Stack System Towards Steerable Dexterous Manipulation from Egocentric Videos

EgoSteer：一个用于从第一人称视角视频实现可控灵巧操作的全栈系统

Yifan Zhong, Zhang Chen, Tianrui Guan, Fanlian Zeng, Yuyao Ye, Tianjia He, Ka Nam Lui, Jiayi Li, Tingrui Zhang, Ruilin Yan, Xinhao Ji, Guangyu Zhao, Wenjie Lou, Jiayuan Zhang, Yuanpei Chen, Yaodong Yang

机构 * Institute for AI, PKU（北京大学人工智能研究院） ； PKU-PsiBot Joint Lab（北大-灵犀机器人联合实验室） ； UPenn（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 针对灵巧手系统因缺乏数据而无可控性的问题，提出全栈系统EgoSteer，集成EgoSmith数据管道等，通过人类数据预训练赋予语言引导操作先验，经机器人后训练强化，能执行多样任务，还开源相关内容。

Calf-Integrated Arms for Bimanual Quadruped Loco-Manipulation

用于双足四足运动操纵的小腿集成手臂

Yan Pan, Yuanchuan Ren, Chipui Chan, Jingcheng Sun, Chengxu Zhou

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 研究双足四足运动操纵设计权衡问题，核心方法是将特定操纵器集成到前小腿，实现双手地面操纵且四足着地、基座可行走，借助视觉语言模型排序技能，模拟中完成三项双手任务。

Comments 6 pages, 6 figures

TactileReflex: Noise-Statistics-Driven Vision-Tactile Reflex Control for Force-Sensitive Manipulation

TactileReflex：基于噪声统计的视觉-触觉反射控制用于力敏感操作

Ziyan Feng, Yulong Fu, Zheng Li, Yuxin He, Jieji Ren, Yudong Zhong, Lujia Wang, Jinni Zhou, Qiang Nie

机构 * Thrust of Robotics and Autonomous Systems, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（机器人与自主系统研究所，香港科学与技术大学（广州）） ； School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 针对易变形容器操作中的力控制难题，提出基于噪声统计的标定驱动反射控制范式，利用视觉触觉传感器提取图像级代理并实现约12Hz的优先反射通道，无需外部标定或手动调参。

Comments 8 pages, 4 figures, 6 tables

Learning Tactile-Aware Quadrupedal Loco-Manipulation Policies

学习具备触觉感知的四足机器人运动-操作策略

Pokuang Zhou, Yuhao Zhou, Quan Khanh Luu, Seungho Han, Heng Zhang, Binghao Huang, Yunzhu Li, Arash Ajoudani, Zhengtong Xu, Yu She

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种具有层次结构的触觉感知运动-操作策略学习框架，通过真实世界示范训练触觉条件的视觉-触觉高层策略，并结合大规模模拟强化学习学习能追踪多样指令轨迹和触觉交互的全身控制策略，提升接触丰富场景下的协调运动与操作性能。

ReMoSPLAT: Reactive Mobile Manipulation Control on a Gaussian Splat

ReMoSPLAT：高斯点云上的反应式移动操作控制

Nicolas Marticorena, Tobias Fischer, Niko Suenderhauf

机构 * QUT Centre For Robotics, School of Electrical Engineering and Robotics at the Queensland University of Technology（昆士兰理工大学机器人中心，电气工程与机器人学学院） 纠错

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

AI总结 研究移动操纵器在不涉及高成本规划下如何利用高斯点云表示避免碰撞，提出基于二次规划公式的ReMoSPLAT反应式控制器，通过模拟实验验证其可行性，性能可媲美依赖完美信息的控制器，并在真实机器人平台进一步验证。

Comments 8 pages, 5 figures

B-spline Policy: Accelerating Manipulation Policies via B-spline Action Representations

B样条策略：通过B样条动作表示加速操纵策略

Xiaoshen Han, Haoyu Xiong, Haonan Chen, Chaoqi Liu, Antonio Torralba, Yuke Zhu, Yilun Du

机构 * Harvard（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究提出B样条策略，将动作参数化为连续B样条曲线，可集成到标准策略学习管道，通过直接预测参数实现。实验表明该策略能显著减少任务完成时间，在模拟和现实任务中优于基线方法且成功率高。

PhysV2A: Reachability-Gated and Semantic-Mask-Constrained Feasibility Completion for Video-to-Robot Manipulation

PhysV2A：用于视频到机器人操作的可达性门控和语义掩码约束的可行性完成

Haohui Huang, Junda Duan, Tao Teng, Chenguang Yang

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） 纠错

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

AI总结 研究如何将视频衍生的6D对象运动转换为机器人可执行轨迹，提出PhysV2A框架，通过可达性门控选择和语义掩码约束细化可操作性，经真实机器人实验验证，该框架能提升任务成功率、减少运动可行性失败并产生更好轨迹。

SpikeATac: A Multimodal Tactile Finger with Taxelized Dynamic Sensing for Dexterous Manipulation

SpikeATac: 一种多模态触觉指尖，具有像素化动态传感的灵活操作

Eric T. Chang, Peter Ballentine, Zhanpeng He, Do-Gon Kim, Kai Jiang, Hua-Hsuan Liang, Joaquin Palacios, William Wang, Pedro Piacenza, Ioannis Kymissis, Matei Ciocarlie

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

AI总结 SpikeATac通过结合动态和静态触觉传感技术，实现对易碎物体的灵活操控，利用强化学习优化力调节能力。

Comments 8 pages, 8 figures, ICRA 2026

DexVerse: A Modular Benchmark for Multi-Task, Multi-Embodiment Dexterous Manipulation

DexVerse：用于多任务、多实体灵巧操作的模块化基准测试

Yunchao Yao, Zhuxiu Xu, Tianqi Zhang, Zixian Liu, Sikai Li, Zhenyu Wei, Feng Chen, Dihong Huang, Kechang Wan, Chenyang Ma, Shuqi Zhao, Shenghua Gao, Masayoshi Tomizuka, Yi Ma, Mingyu Ding

机构 * UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 DexVerse是用于多任务、多实体灵巧操作的模块化基准测试，含100个任务，支持多种机器人手臂和手，可扩展且提供视觉变化等。通过对多种方法的基准测试，揭示任务泛化和视觉运动鲁棒性挑战，为通用灵巧操作提供测试平台。

TouchWorld: A Predictive and Reactive Tactile Foundation Model for Dexterous Manipulation

TouchWorld：一种用于灵巧操作的预测性和反应性触觉基础模型

Jianyi Zhou, Feiyang Hong, Yunhao Li, Yicheng Zhao, Yongjue Cen, Zirui Liu, Jiakang Huang, Zirui Chen, Ruiyang Zhang, Weizhuo Zhu, Xuhua Song, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； PHANES AI（PHANES人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对日常环境中灵巧操作需预测与反应的问题，提出TouchWorld模型。该模型采用分层策略，分离多项任务。通过将触摸用于预测和反馈，提升局部接触适应性。在六个相关任务中表现出色，超越最强基线。

BiNoMaP: Learning Category-Level Bimanual Non-Prehensile Manipulation Primitives

BiNoMaP: 学习类别级双臂非抓取操作原语

Huayi Zhou, Kui Jia

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（数据科学学院，香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 BiNoMaP提出了一种无强化学习的双臂非抓取操作原语学习框架，通过几何感知优化和参数化方法实现类别级泛化和跨平台迁移。

Comments Under review. The project link is https://hnuzhy.github.io/projects/BiNoMaP

BifrostUMI: Bridging Robot-Free Demonstrations and Humanoid Whole-Body Manipulation

BifrostUMI：连接无机器人演示与人形机器人全身操作

Hongwu Wang, Chenhao Yu, Youhao Hu, Jiachen Zhang, Yuanyuan Li, Shaqi Luo

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对人形机器人全身技能学习数据收集难题，提出无机器人框架BifrostUMI，利用轻量级VR设备和特制夹具收集数据，训练高级策略预测关键点，经实验验证其对可转移人形机器人全身技能学习的有效性。

Comments 8 pages; Previously this version appeared as arXiv:2606.27239 which was submitted as a new work by accident

A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation

用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架

Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen, Jian-Jian Jiang, Zhuohao Li, Guanxing Lu, Yihan Yang, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； 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

AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战，提出基于分层闭环智能体的LLM框架，含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证，该框架成功率高、适应性强，为多样操作任务提供可推广方法。

Comments RSS 2026

Can Reinforcement Learning Efficiently Discover Price Manipulation?

强化学习能否有效地发现价格操纵行为？

Ioanna-Yvonni Tsaknaki, Andrea Macrì, Fabrizio Lillo

机构 * Scuola Normale Superiore（斯克沃尔纳正常大学） 纠错

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

AI总结 研究无模型强化学习智能体能否比传统基于模型方法更有效识别价格操纵机会，通过在单资产市场比较两种有限样本学习方法，发现中等波动率下强化学习表现良好，高波动率时都无法识别，低波动率时基于模型方法更优，凸显强化学习有效性及相关风险。

Comments 30 pages, 11 figures and 5 tables

LAMP: Long-Horizon Adaptive Manipulation Planning for Multi-Robot Collaboration in Cluttered Space

LAMP: 杂乱空间中多机器人协作的长时域自适应操作规划

Shuai Zhou, Yorai Shaoul, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出LAMP框架，结合学习生成的操作模型与两种规划器（LAMPA*和LAMP-Lazy），实现多机器人在密集杂乱环境中的长时域协作操作规划，解决现有方法无法处理的复杂任务。

Comments IROS 2026

LAMP: Latent Motion Prior-Guided Real-World Learning for Dexterous Hand Manipulation

LAMP：用于灵巧手部操作的潜在运动先验引导的现实世界学习

Xinye Yang, Zhiyuan Ma, Hongze Yu, Yuanpei Chen, Yaodong Yang, Xiaojie Chai, Xinlei Chen, Chao Yu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； PsiBot 纠错

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

AI总结 研究针对灵巧手部现实世界学习易出错的问题，提出含潜在运动先验模块的三阶段学习框架LAMP，先预训练模块，再训练视觉运动策略并通过在线残差RL改进，在真实机器人任务中取得高成功率，提升了学习效果。

Comments 17 pages, 11 figures

HumanoidUMI: Bridging Robot-Free Demonstrations and Humanoid Whole-Body Manipulation

HumanoidUMI：连接无机器人示范与人形全身操作

Hongwu Wang, Chenhao Yu, Youhao Hu, Jiachen Zhang, Yuanyuan Li, Shaqi Luo

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出HumanoidUMI，一种便携无机器人的框架，利用VR设备和UMI夹爪收集人类关键点轨迹、腕部观察和夹爪动作，训练高层策略预测未来关键点并映射到机器人全身参考，实现人形全身技能学习。

Comments This work was intended as a replacement of arXiv:2605.03452 and any subsequent updates will appear there

HANDFUL: Sequential Grasp-Conditioned Dexterous Manipulation with Resource Awareness

HANDFUL: 有意识资源利用的顺序抓取-条件灵活操作

Ethan Foong, Yunshuang Li, Hao Jiang, Gaurav S. Sukhatme, Daniel Seita

机构 * Northwestern University（西北大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HANDFUL框架，通过资源感知抓取提升多任务操作的灵活性和鲁棒性，结合仿真与现实验证其有效性。

Closing the Reality Gap: Zero-Shot Sim-to-Real Deployment for Dexterous Force-Based Grasping and Manipulation

弥合现实差距：基于力的灵巧抓取与操作的零样本模拟到现实部署

Zhe Zhao, Zhibin Li, Yilin Ou, Mengshi Qi

机构 * University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出一种模拟到现实的强化学习方法，利用密集触觉反馈和关节扭矩传感调控物理交互，通过快速触觉模拟、电流到扭矩校准及执行器动力学建模，实现零样本部署，展示了人类手部技能。

Comments 9 pages, 9 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2601.02778

Current as Touch: Proprioceptive Contact Feedback for Compliant Dexterous Manipulation

电流即触觉：用于柔顺灵巧操作的本体感受接触反馈

Chenyang Ma, Yunchao Yao, Zhenyu Wei, Ruogu Li, Daniel Szafir, Mingyu Ding

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 研究提出基于本体感受的框架，从电机电流和关节状态学习接触感知线索，预测柔顺参考位置，兼容主流遥操作和策略学习流程，实验表明无需外部触觉或力传感器也能实现稳定柔顺抓取等。

Comments Project website: https://cat.chenyangma.com

U-Joint CAAMS: Experimental Evaluation of a Universal-Joint Continuum Manipulator for Aerial Manipulation

U型关节连续体飞行器操控臂：用于空中操控的万向节连续体操纵器的实验评估

Anuraj Uthayasooriyan, Musab Alibrahim, Krishna Manaswi Digumarti, Fernando Vanegas, Felipe Gonzalez

机构 * Queensland University of Technology (QUT)（昆士兰科技大学） ； QUT Centre for Robotics（昆士兰科技大学机器人中心） 纠错

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

AI总结 研究多旋翼无人机上连续体操纵器在操控时的问题，提出基于万向节的连续体操纵器设计，经实验评估其抗面外变形能力，还进行稳定性分析及应用演示。

Comments Accepted to International Conference on Unmanned Aircraft Systems 2026

Beyond Point-Attached Semantics: Object-Centric Semantic Fields for Generalizable Manipulation

超越点附着语义：用于可泛化操作的以对象为中心的语义场

Zheng Sun, Lerong Zhang, Zhihao Li, Zhuo Li, Quentin Rouxel, Fei Chen

机构 * Department of Mechanical of Automation Engineering（机械与自动化工程系） 纠错

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

AI总结 研究可泛化机器人操作中功能对象部分的稳定3D理解问题，提出以对象为中心的连续语义场，用部分注释模型训练并冻结，实验表明该表示提供更稳定线索并提升策略性能。

DRBA: Dynamic Robotic Balance Assistant -- An assist-as-needed gait and balance rehabilitation robot for versatile training

DRBA：动态机器人平衡辅助——一种用于多功能训练的按需辅助步态和平衡康复机器人

Yifan Wang, Li Li, Youlong Wang, Chengyuan Yang, Sherwin Stephen Chan, Jiaye Chen, Xiaoyue Yan, Hao Wang, Xuesheng Gong, Jun Lin, Hongping Hu, Wei Tech Ang

机构 * School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航天工程学院） ； Guangdong Zhongxin Intelligent Rehabilitation Research Institute（广东众心智能康复研究院） ； Guangdong Jianxiang Hospital Group（广东健翔医院集团） 纠错

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

AI总结 针对现有地面机器人步态训练器的局限，提出动态机器人平衡辅助（DRBA），集成多种部件与算法，能按需提供体重和平衡支持，实验及患者试验验证其有效性，可提升康复效果。

CLABTOOLKIT: An Open-Source Toolkit for Routine Processing, Manipulation, and Visualization of Neuroimaging Data

CLABTOOLKIT：用于神经影像数据常规处理、操作和可视化的开源工具包

Yasser Alemán-Gómez, Nino Hervé, Patric Hagmann

机构 * Connectomics Lab, Department of Radiology, Lausanne University Hospital (CHUV)（洛桑大学医院（CHUV）放射科连接组学实验室） ； University of Lausanne (UNIL)（洛桑大学） 纠错

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

AI总结 神经影像研究面临数据结构多样、工具接口和格式不兼容问题。CLABTOOLKIT将相关操作整合为统一框架，核心数据结构可处理多种格式数据，还有多个模块支持多种分析及可视化，其配置系统方便定制工作流程。

Comments Presented at OHBM 2026 in Bordeaux, France. Submitted to Aperture Neuro

AutoSpeed: Annotation-Free Stage-Adaptive Motion Speed Learning for Robot Manipulation

AutoSpeed：面向机器人操作的无标注阶段自适应运动速度学习

Qingda Hu, Ziheng Qiu, Jieru Zhao, Zhongxue Gan, Wenchao Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） ； 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

AI总结 提出AutoSpeed框架，通过频域速度调制和复合代价优化，使视觉运动策略能根据任务阶段自适应调整执行速度，减少执行时间并提高成功率。

Comments Accepted by ECCV 2026

Graph Representation Learning Augmented Model Manipulation on Federated Fine-Tuning of LLMs

图表示学习增强的模型操纵在联邦微调大型语言模型中的应用

Hanlin Cai, Kai Li, Houtianfu Wang, Haofan Dong, Yichen Li, Falko Dressler, Ozgur B. Akan

机构 * Centre for neXt Communications (CXC), Department of Engineering, University of Cambridge（下一代通讯中心（CXC），工程系，剑桥大学） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（安全、可靠与信任跨学科中心（SnT），卢森堡大学） ； Telecommunication Networks group (TKN) at the School of Electrical Engineering and Computer Science, TU Berlin（电信网络组（TKN）位于电气工程与计算机科学学院，柏林技术大学） ； Center for neXt-Generation Communications (CXC), Department of Electrical and Electronics Engineering, Koç University（下一代通讯中心（CXC），电子与电气工程系，科克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AugMP策略，通过图表示学习框架和迭代操纵算法，增强对抗性更新的有效性和隐蔽性，实验表明其能显著降低全局LLM准确率。

VT-WAM: Visual-Tactile World Action Model for Contact-Rich Manipulation

VT-WAM: 面向密集接触操作的视觉-触觉世界动作模型

Shuai Tian, Yupeng Zheng, Yuhang Zheng, Songen Gu, Yujie Zang, Yuxing Qin, Weize Li, Haoran Li, Wenchao Ding, Dongbin Zhao

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； TARS Robotics ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出VT-WAM，在统一流匹配框架中联合学习视觉预测、触觉变形预测和动作预测，通过非对称混合Transformer注意力和接触门控注意力引导，在六项真实密集接触操作任务中平均成功率71.67%。

Gaming Consensus: Coordinated Manipulation in Crowdsourced Fact-Checking

游戏共识：众包事实核查中的协调操纵

Nikil Roashan Selvam, Jay Baxter, Sophie Hilgard, Brad Miller, Keith Coleman, Ellen Vitercik, Sanmi Koyejo

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； X Community Notes（X社区笔记） ； xAI 纠错

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

AI总结 研究众包事实核查系统中矩阵分解桥接机制对协调操纵的脆弱性，发现通过少于10个评分即可操纵低质量笔记达到共识阈值，并提出了缓解措施。

Comments ICML 2026