机器人 / 具身智能

A novel three-step approach to forecast firm-specific technology convergence opportunity via multi-dimensional feature fusion

一种新颖的三步方法用于通过多维特征融合预测企业特定技术收敛机会

Fu Gu, Ao Chen, Yingwen Wu

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出一种三步方法，通过多维特征融合预测企业特定技术收敛机会，利用注意力机制和集成学习模型提升预测效果。

DongYuan: An LLM-Based Framework for Integrative Chinese and Western Medicine Spleen-Stomach Disorders Diagnosis

东元：一种基于大语言模型的整合中西医脾胃疾病诊断框架

Hua Li, Yingying Li, Xiaobin Feng, Xinyi Fu, Lifeng Dong, Qingfeng Yang, Yanzhe Chen, Xiaoju Feng, Zhidong Cao, Jianbin Guo, Yanru Du

机构 * Beijing Wenge Technology Co., Ltd.（北京文歌科技有限公司） ； Hebei Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine（河北省中医院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出东元框架，通过构建三个中西医脾胃疾病数据集，开发核心诊断LLM和咨询导航模型，建立评估基准，显著提升中西医脾胃疾病诊断性能。

Comments 13 pages, 6 figures

Rethinking Feature Conditioning for Robust Forged Media Detection in Edge AI Sensing Systems

重新思考特征条件化以在边缘AI传感系统中实现稳健的伪造媒体检测

Izaldein Al-Zyoud, Abdulmotaleb El Saddik

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文研究了在边缘AI传感系统中，通过特征条件化提升伪造媒体检测鲁棒性的问题，提出了一种基于DINOv3 ConvNeXt的可控探针研究，发现无需任务特定微调，仅使用线性探针即可获得竞争性性能，表明ViT-7B自监督蒸馏可适应边缘兼容的推理成本。

A Reproducible Reality-to-VR Pipeline for Ecologically Valid Aging-in-Place Research

一种可重复的现实到VR流程用于生态效度的在地衰老研究

Ibrahim Bilau, Stacie Smith, Abdurrahman Baru, Marwan Shagar, Brian Jones, Eunhwa Yang

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出一种可重复的现实到VR流程，用于创建高保真的环境模拟，支持对在地衰老的认知研究。通过TLS扫描、点云处理、几何建模和Unreal Engine 5集成，实现高视觉保真度和稳定的90Hz帧率，降低老年人眩晕风险。

Comments 28 pages, 5 figures, 2 tables

RF-Zero-Wire: Design and Analysis of Multi-Hop Low-latency Symbol-synchronous RF Communication

RF-Zero-Wire：多跳低延迟符号同步射频通信的设计与分析

Xinlei Liu, Andrey Belogaev, Jonathan Oostvogels, Bingwu Fang, Danny Hughes, Jeroen Famaey

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出RF-Zero-Wire协议，通过符号级并发传输减少多跳通信延迟，实验表明其在5跳内实现小于1ms的端到端延迟，且比传统存储转发协议更高效。

Instructional Text Across Disciplines: A Survey of Representations, Downstream Tasks, and Open Challenges Toward Capable AI Agents

跨学科指令文本：对表示、下游任务和有能力AI代理的综述

Abdulfattah Safa, Tamta Kapanadze, Arda Uzunoğlu, Gözde Gül Şahin

机构 * KUIS AI Lab, Koç University, Istanbul, Türkiye（KUIS AI实验室，科克大学，伊斯坦布尔，土耳其） ； Koç University, Istanbul, Türkiye（科克大学，伊斯坦布尔，土耳其） ； Johns Hopkins University, Baltimore, USA（约翰霍普金斯大学，巴尔的摩，美国） ； Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Germany（埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，德国） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文综述了指令文本的表示方法、下游任务及挑战，旨在为AI代理提供统一视角，填补不同研究方向间的空白。

Comments Pre-CoLI print. Accepted for publication in Computational Linguistics (MIT Press). Advance online publication. March 2026

Bot Meets Shortcut: How Can LLMs Aid in Handling Unknown Invariance OOD Scenarios?

机器人与捷径：大型语言模型如何帮助处理未知不变性OOD场景？

Shiyan Zheng, Herun Wan, Minnan Luo, Junhang Huang

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文研究了现有社交机器人检测器在真实场景中的鲁棒性不足问题，提出基于大语言模型的缓解策略，通过对抗数据增强提升模型在捷径学习场景下的性能。

Simulation of Entanglement-Enabled Connectivity in QLANs using SeQUeNCe

使用SeQUeNCe模拟基于纠缠的QLAN连接性

Francesco Mazza, Caitao Zhan, Joaquin Chung, Rajkumar Kettimuthu, Marcello Caleffi, Angela Sara Cacciapuoti

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文探讨了在SeQUeNCe中实现QLAN模型，分析了量子操作与经典信号的交互，展示了通过测量和纠错协议模拟共享纠缠态的操控过程，从而实现基于纠缠的连接性。

Journal ref ICC 2025 - IEEE International Conference on Communications

Silenced Biases: The Dark Side LLMs Learned to Refuse

沉默的偏见：LLMs所学习到的拒绝的黑暗面

Rom Himelstein, Amit LeVi, Brit Youngmann, Yaniv Nemcovsky, Avi Mendelson

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出Silenced Bias Benchmark，通过激活引导减少问答中的拒绝，揭示模型潜在的公平性问题，挑战传统公平评估方法。

Comments Accepted to The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence - AI Alignment Track (Oral)

On Globally Optimal Stochastic Policy Gradient Methods for Domain Randomized LQR Synthesis

关于用于领域随机化LQR合成的全局最优随机策略梯度方法

Alex Nguyen-Le, Nikolai Matni

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出一种全局最优随机策略梯度方法，用于领域随机化LQR合成，通过随机采样系统在梯度步骤中获得更优控制器，降低最终控制器的波动。

Experimental Evaluation of Security Attacks on Self-Driving Car Platforms

自动驾驶平台安全攻击的实验评估

Viet K. Nguyen, Nathan Lee, Mohammad Husain

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过实验评估了五种攻击类型对低成本自动驾驶平台的影响，揭示了不同攻击产生的特征指纹，为攻击监测和防御机制提供基础。

Schema-based active inference supports rapid generalization of experience and frontal cortical coding of abstract structure

基于模式的主动推断支持经验的快速泛化和前额叶皮层对抽象结构的编码

Toon Van de Maele, Tim Verbelen, Dileep George, Giovanni Pezzulo

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出基于模式的分层主动推断框架，通过模拟展示其在空间导航任务中实现快速模式泛化的能力，并揭示前额叶皮层中与模式相关的神经编码机制。

An Event-Driven E-Skin System with Dynamic Binary Scanning and real time SNN Classification

基于动态二进制扫描的事件驱动电子皮肤系统与实时SNN分类

Gaishan Li, Zhengnan Fu, Anubhab Tripathi, Junyi Yang, Arindam Basu

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出基于动态二进制扫描的事件驱动电子皮肤系统，实现高效的数据压缩与实时手写数字识别，准确率达92.11%。

From Veracity to Diffusion: Adressing Operational Challenges in Moving From Fake-News Detection to Information Disorders

从真实性到扩散：从假新闻检测到信息紊乱的运营挑战

Francesco Paolo Savatteri, Chahan Vidal-Gorène, Florian Cafiero

机构 * Ecole nationale des chartes - PSL（国家档案学院-PSL） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文探讨了从假新闻检测到信息紊乱的转变，通过比较两个数据集，分析预测目标变化对性能的影响，并提出轻量透明的管道方法。

ConflictBench: Evaluating Human-AI Conflict via Interactive and Visually Grounded Environments

ConflictBench: 通过交互式和视觉 grounded 环境评估人类-人工智能冲突

Weixiang Zhao, Haozhen Li, Yanyan Zhao, xuda zhi, Yongbo Huang, Hao He, Bing Qin, Ting Liu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； SERES 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)

AI总结 ConflictBench通过交互式和视觉 grounded 环境评估人类-人工智能冲突，揭示智能体在不同风险情境下的行为差异及对齐失败问题。

Comments 29 pages, 20 figures, 9 tables

Taiwan Safety Benchmark and Breeze Guard: Toward Trustworthy AI for Taiwanese Mandarin

台湾安全基准与Breeze Guard：迈向可信的台湾台语AI

Po-Chun Hsu, Meng-Hsi Chen, Tsu Ling Chao, Chia Tien Han, Da-shan Shiu

机构 * MediaTek Research（联发科研究实验室） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出TS-Bench基准和Breeze Guard模型，通过文化基础预训练提升台湾台语安全检测性能，显著优于现有模型。

Comments 17 pages

Data-Driven Estimation of Quadrotor Motor Efficiency via Residual Minimization

基于残差最小化的数据驱动四旋翼电机效率估计

Sheng-Wen Cheng, Teng-Hu Cheng

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于残差最小化的数据驱动方法，用于在线估计四旋翼电机效率，通过优化和鲁棒加权实现高精度和鲁棒性。

Comments Accepted final version to appear in: American Control Conference, 2026

Gamified Informed Decision-Making for Performance-Aware Design by Non-Experts: An Exoskeleton Design Case Study

游戏化辅助非专家进行性能感知设计：一个外骨骼设计案例研究

Arman Khalilbeigi Khameneh, Armin Mostafavi, Alicia Nahmad Vazquez

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种游戏化决策框架，帮助非专家通过实时反馈优化外骨骼设计，提升设计效率和决策质量。

Comments https://www.ingentaconnect.com/content/iass/piass/2025/00002025/00000012/art00011

Journal ref International Association for Shell and Spatial Structures (IASS) 2025

User Experience In Dataset Search

数据集搜索中的用户体验

Yihang Zhao, Albert Meroño-Peñuela, Elena Simperl

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本研究针对数据集搜索中的用户体验问题，提出10个新设计原型，旨在提升元数据相关功能的可用性。

BLUFF: Benchmarking the Detection of False and Synthetic Content across 58 Low-Resource Languages

BLUFF：跨58种低资源语言的虚假和合成内容检测基准测试

Jason Lucas, Matt Murtagh-White, Adaku Uchendu, Ali Al-Lawati, Michiharu Yamashita, Dominik Macko, Ivan Srba, Robert Moro, Dongwon Lee

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Trinity College Dublin（都柏林圣三一学院） ； MIT Lincoln Lab（麻省理工学院林肯实验室） ； Visa Research（Visa研究） ； Kempelen Institute of Intelligent Technologies（凯普勒智能技术研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 BLUFF通过覆盖58种低资源语言的多语言基准测试，提供检测虚假和合成内容的全面框架，结合人工与AI生成内容，推动公平的虚假信息检测研究。

Time Stepped Cyber Physical Simulation of DoS, DoD, and FDI Attacks on the IEEE 14 Bus System

基于时间步长的电网中DoS、DoD和FDI攻击的时序物理仿真

Manuella Christelle Tossa, Fernando Madrigal, Ryan Blosser, Asma Jodeiri Akbarfam

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文基于MATPOWER构建时间步长仿真框架，评估DoS、DoD和FDI攻击对IEEE 14节点系统的影响，揭示不同攻击对电网运行的破坏作用及网络攻击引发的不稳定性问题。

Comments Its been accepted to IEEE Southeastcon 2026

AeroDaaS: A Programmable Drones-as-a-Service Platform for Intelligent Aerial Systems

AeroDaaS：一种用于智能空中系统的可编程无人机即服务平台

Kautuk Astu, Suman Raj, Priyanshu Pansari, Yogesh Simmhan

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 AeroDaaS是一种可编程的无人机即服务平台，通过模块化微服务实现高效、灵活和可扩展的无人机应用。

Comments Extended version of the IEEE ICWS 2025 Short paper (doi:10.1109/ICWS67624.2025.00076, arXiv:2504.03802)

From Static Repositories to Agentic Knowledge Webs: ResearchTwin and the S-Index for Federated Human-AI Research Discovery

从静态仓库到代理知识网络：ResearchTwin和S-指数用于联邦人机研究发现

Martin G. Frasch

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 ResearchTwin通过S-指数量化多模态研究影响，利用联邦架构实现人机协同的知识发现。

Comments 15 pages, 1 figure, https://github.com/martinfrasch/ResearchTwin

INSURE-Dial: A Phase-Aware Conversational Dataset & Benchmark for Compliance Verification and Phase Detection

INSURE-Dial: 一个面向合规验证和阶段检测的相位感知对话数据集与基准

Shubham Kulkarni, Alexander Lyzhov, Preetam Joshi, Shiva Chaitanya

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 INSURE-Dial是一个面向合规验证和阶段检测的相位感知对话数据集与基准，通过相位结构化标注和两个新评估任务提升语音代理的合规性评估能力。

Comments Accepted to the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026)

Re-Solving the Shepherding Problem: Lead When Possible, Herd When Necessary

重新解决牧羊问题：尽可能领导，必要时群集

Daniel Strömbom, Julianna Hoitt, Cameron Cloud

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种混合算法，能根据代理响应在领导和群集间切换，以更有效地运输不同组成群体。

Comments 8 pages, 1 figure. Accepted for publication in the proceedings of ANTS 2026: 15th International Conference on Swarm Intelligence (to appear in Springer Lecture Notes in Computer Science, LNCS)

A performance evaluation of integrating machine learning schemes utilizing fluidic lenses

利用流体透镜的机器学习方案性能评估

Graciana Puentes

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过结合统计推断与机器学习方法，利用Zernike变量分析流体透镜光学像差，提出PCA、FA和HC等方法降低数据维度并提高预测准确性。

Comments 18 pages, 10 figures

Journal ref Front. Phys., Optics and Photonics (2026)

MemoryArena: Benchmarking Agent Memory in Interdependent Multi-Session Agentic Tasks

MemoryArena：评估多会话代理任务中的代理记忆

Zexue He, Yu Wang, Churan Zhi, Yuanzhe Hu, Tzu-Ping Chen, Lang Yin, Ze Chen, Tong Arthur Wu, Siru Ouyang, Zihan Wang, Jiaxin Pei, Julian McAuley, Yejin Choi, Alex Pentland

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 MemoryArena是一个用于评估多会话代理任务中代理记忆的统一评估环境，揭示了现有长上下文记忆基准在代理任务中的不足。

Evolutionary Generative Optimization: Towards Fully Data-Driven Evolutionary Optimization via Generative Learning

进化生成优化：通过生成学习实现完全数据驱动的进化优化

Tao Jiang, Kebin Sun, Zhenyu Liang, Ran Cheng, Yaochu Jin, Kay Chen Tan

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 EvoGO通过生成学习实现完全数据驱动的进化优化，提升优化精度和适应性，优于传统EAs、贝叶斯优化和强化学习方法。

Comments Accepted by IEEE TEVC

A11y-CUA Dataset: Characterizing the Accessibility Gap in Computer Use Agents

A11y-CUA数据集：表征计算机使用代理中的可访问性差距

Ananya Gubbi Mohanbabu, Rosiana Natalie, Brandon Kim, Anhong Guo, Amy Pavel

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 A11y-CUA数据集通过分析BLVUs与SUs的交互差异，揭示CUAs在辅助技术条件下的性能下降，旨在推动更包容的CUA发展。

Comments 25 pages, 10 figures. Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '26)

Developing Global Aerosol Models based on the Analysis of 30-Year Ground Measurements by AERONET (AEROEX models) and Implication on Satellite based Aerosol Retrievals

基于AERONET 30年地面观测分析开发全球气溶胶模型（AEROEX模型）及其对卫星气溶胶反演的启示

Manoj K Mishra, Shameela S F, Pradyuman Singh Rathore

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本研究基于AERONET30年数据开发AEROEX模型，通过聚类分析改进全球气溶胶模型并提升卫星反演精度。

Journal ref Science of The Total Environment 2025