机器人 / 具身智能

Quantization-aware Photonic Homodyne computing for Accelerated Artificial Intelligence and Scientific Simulation

量化感知的光子同向计算用于加速人工智能和科学模拟

Lian Zhou, Kaiwen Xue, Amirhossein Fallah, Lijin Liu, Chun-Ho Lee, Kiwon Kwon, Clayton Cheung, Yuan Li, Yue Yu, Yun-Jhu Lee, Songlin Zhao, Ryan Hamerly, Edo Waks, Dirk Englund, Constantine Sideris, Mengjie Yu, Zaijun Chen

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本研究提出一种量化感知的光子同向计算框架，利用光子技术实现高精度、高速度的AI和物理模拟计算，显著提升计算效率和精度。

tmQM-RDF Dataset: a Knowledge Graph Representing Transition Metal Complexes

tmQM-RDF数据集：一种表示过渡金属配合物的知识图谱

Luca Cibinel, Trond Linjordet, Johan Pensar, David Balcells, Riccardo De Bin, Basil Ell

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 tmQM-RDF数据集通过构建知识图谱，为过渡金属配合物的研究提供丰富的定量和定性信息，支持高效的分析和处理任务。

Comments 64 pages, 13 figures

TaskAudit: Detecting Functiona11ity Errors in Mobile Apps via Agentic Task Execution

TaskAudit: 通过代理任务执行检测移动应用中的功能性错误

Mingyuan Zhong, Xia Chen, Davin Win Kyi, Chen Li, James Fogarty, Jacob O. Wobbrock

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 TaskAudit通过代理任务执行检测移动应用中的功能性错误，识别出更多常见的可访问性问题。

Comments CHI 2026

Quantifying the Gap between Understanding and Generation within Unified Multimodal Models

量化统一多模态模型中理解与生成之间的差距

Chenlong Wang, Yuhang Chen, Zhihan Hu, Dongping Chen, Wenhu Chen, Sarah Wiegreffe, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； MBZUAI 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本研究通过GapEval基准量化统一多模态模型中理解与生成能力的差距，揭示当前模型仅实现表面层次的统一，而非深度认知融合。

Unleashing the Potential of Differential Evolution through Individual-Level Strategy Diversity

通过个体层面的策略多样性释放微分进化潜力

Chenchen Feng, Minyang Chen, Zhuozhao Li, Ran Cheng

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 iStratDE通过在个体层面独立分配突变和交叉策略，提升微分进化算法的搜索性能和并行效率。

Comments Accepted by IEEE TEVC

Enhancing Smart Contract Vulnerability Detection in DApps Leveraging Fine-Tuned LLM

利用微调大语言模型增强DApp智能合约漏洞检测

Jiuyang Bu, Wenkai Li, Zongwei Li, Zeng Zhang, Xiaoqi Li

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文利用微调大语言模型和数据增强技术，提升DApp智能合约漏洞检测的准确性和效率，尤其在检测非机器可审计的漏洞方面表现突出。

CompSpoof: A Dataset and Joint Learning Framework for Component-Level Audio Anti-spoofing Countermeasures

CompSpoof：用于组件级音频反欺骗的数据库和联合学习框架

Xueping Zhang, Yechen Wang, Linxi Li, Liwei Jin, Ming Li

机构 * Suzhou Municipal Key Laboratory of Multimodal Intelligent Systems（多模态智能系统苏州市重点实验室） ； Digital Innovation Research Center（数字创新研究中心） ； Duke Kunshan University（杜克昆山大学） ； OfSpectrum, Inc.（OfSpectrum公司） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 CompSpoof提出了一种用于组件级音频反欺骗的数据库和联合学习框架，通过分离音频组件并分别检测欺骗来提升反欺骗性能。

Comments accepted at ICASSP 2026

LIFT: Byzantine Resilient Hub-Sampling

LIFT：容错的中心节点采样

Mohamed Amine Legheraba, Nour Rachdi, Maria Gradinariu Potop-Butucaru, Sébastien Tixeuil

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 LIFT通过引入加密安全的伪随机数生成器，提高了Elevator在拜占庭攻击下的鲁棒性，使其能够承受高达10%的拜占庭节点攻击。

LEGO-Eval: Towards Fine-Grained Evaluation on Synthesizing 3D Embodied Environments with Tool Augmentation

LEGO-Eval: 向通过工具增强合成3D具身环境的细粒度评估迈进

Gyeom Hwangbo, Hyungjoo Chae, Minseok Kang, Hyeonjong Ju, Soohyun Oh, Jinyoung Yeo

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)

AI总结 LEGO-Eval通过工具增强合成3D具身环境，提供细粒度评估框架和基准测试集，提升场景与指令对齐的准确性。

The Imitation Game: Turing Machine Imitator is Length Generalizable Reasoner

模仿游戏：图灵机模仿器是长度可推广的推理机

Zhouqi Hua, Wenwei Zhang, Chengqi Lyu, Yuzhe Gu, Songyang Gao, Kuikun Liu, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文提出TAIL方法，通过合成图灵机执行过程的链式思维数据，提升LLM的长度泛化能力，超越现有方法。

Do Images Speak Louder than Words? Investigating the Effect of Textual Misinformation in VLMs

图像胜过言语吗？探讨文本误导在VLMs中的影响

Chi Zhang, Wenxuan Ding, Jiale Liu, Mingrui Wu, Qingyun Wu, Ray Mooney

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； New York University（纽约大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； AG2ai, Inc.（AG2ai公司） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 研究探讨了文本误导对视觉-语言模型（VLMs）的影响，发现模型易受误导性文本提示影响，导致性能显著下降。

Comments 24 pages, 10 figures. Accepted at EACL 2026 (main conference)

Real-Time Evaluation of an Ultra-Tight GNSS/INS Integration Based on Adaptive PLL Bandwidth

基于自适应锁相环带宽的超紧耦合GNSS/INS实时评估

Gaël Pages, Priot Benoît, Guillaume Beaugendre

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于自适应锁相环带宽的超紧耦合GNSS/INS架构，通过在FPGA上实现，提高了实时性能并减少了资源消耗。

Journal ref European Test \& Telemetry Conference (ETTC 2023), Jun 2023, Toulouse, France

Persona Jailbreaking in Large Language Models

大型语言模型中的身份劫持

Jivnesh Sandhan, Fei Cheng, Tushar Sandhan, Yugo Murawaki

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 PHISH通过隐含引导历史的身份劫持框架，揭示LLM身份操控的新漏洞，实现对身份的可控操控。

Comments Accepted at EACL26 (Findings)

Pedagogical Alignment for Vision-Language-Action Models: A Comprehensive Framework for Data, Architecture, and Evaluation in Education

为视觉-语言-动作模型的教育对齐：一个全面的框架，用于数据、架构和教育中的评估

Unggi Lee, Jahyun Jeong, Sunyoung Shin, Haeun Park, Jeongsu Moon, Youngchang Song, Jaechang Shim, JaeHwan Lee, Yunju Noh, Seungwon Choi, Ahhyun Kim, TaeHyeon Kim, Kyungtae Joo, Taeyeong Kim, Gyeonggeon Lee

机构 * Chosun University（全州大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Korea Institute for Curriculum and Evaluation（韩国课程评价院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出教育VLA框架，通过四个组件实现轻量级模型的教育对齐，提升科学教育中的任务表现和解释生成能力。

Ethical Risks in Deploying Large Language Models: An Evaluation of Medical Ethics Jailbreaking

大语言模型部署中的伦理风险：医疗伦理“ Jailbreak”评估

Chutian Huang, Dake Cao, Jiacheng Ji, Yunlou Fan, Chengze Yan, Hanhui Xu

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文评估了大语言模型在医疗伦理领域面临的安全风险，发现七种主流模型在对抗测试中表现不一，其中Claude-Sonnet-4-Reasoning表现最稳健，而其他五种模型几乎全部失效。

A Generalized Waist Problem: Optimality Condition and Algorithm

一般化的腰问题：最优性条件与算法

Triloki Nath, Manohar Choudhary, Ram K. Pandey

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出了一种一般化的腰问题，通过闭合多边形曲线连接凸集以最小化距离之和，并推导了最优性条件和收敛的投影子梯度下降算法。

Scalable and Approximation-free Symbolic Control for Unknown Euler-Lagrange Systems

可扩展且无近似符号控制用于未知欧拉-拉格朗日系统

Ratnangshu Das, Shubham Sawarkar, Pushpak Jagtap

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种可扩展且无近似符号控制方法，用于确保未知欧拉-拉格朗日系统满足时序逻辑规范，同时减少计算和内存需求。

Equivariant Filter (EqF)

等变滤波器（EqF）

Pieter van Goor, Tarek Hamel, Robert Mahony

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 等变滤波器通过利用系统输出的等变性减少线性化误差，提高滤波性能。

Comments 20 pages, 3 figures, published in IEEE TAC

Journal ref in IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 68, no. 6, pp. 3501-3512, June 2023

Inverse Learning in $2\times2$ Games: From Synthetic Interactions to Traffic Simulation

2×2博弈中的逆向学习：从合成互动到交通模拟

Daniela Aguirre Salazar, Firas Moatemri, Tatiana Tatarenko

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出两种逆向博弈学习方法，用于2×2博弈和交通模拟，探讨了静态均衡与动态行为之间的平衡及模型的权衡。

Interplay of sync and swarm: Theory and application of swarmalators

同步与群集的相互作用：群集器的理论与应用

Gourab Kumar Sar, Kevin O'Keeffe, Joao U. F. Lizarraga, Marcus A. M. de Aguiar, Christian Bettstetter, Dibakar Ghosh

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文综述了群集器的研究现状，探讨了空间组织与时间同步的相互作用，分析了复杂模式的形成机制，并探讨了其在机器人和生物系统中的应用。

Comments 67 pages, 29 figures. Accepted for publication in Physics Reports, 2026

A Canonical Internal Model for Disturbance Rejection for a Class of Nonlinear Systems Subject to Trigonometric-Polynomial Disturbances

一类受三角多项式扰动非线性系统的扰动抑制的规范内部模型

Changran He, Jie Huang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对受三角多项式扰动非线性系统的规范内部模型，通过自适应观测器实现扰动抑制和轨迹跟踪。

R3-RECON: Radiance-Field-Free Active Reconstruction via Renderability

R3-RECON：通过可渲染性进行无辐射场主动重建

Xiaofeng Jin, Matteo Frosi, Yiran Guo, Matteo Matteucci

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)

AI总结 R3-RECON通过无辐射场的可渲染性场实现高效主动重建，提升新视角质量和3DGS重建精度。

Comments 18 pages, 11 figures

Parallel Dynamic Spatial Indexes

并行动态空间索引

Ziyang Men, Bo Huang, Yan Gu, Yihan Sun

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)

AI总结 本文提出并行正交树和SPaC树族，以实现高效动态空间数据的批量更新，同时保持查询性能。

An Improved Dual-Attention Transformer-LSTM for Small-Sample Prediction of Modal Frequency and Actual Anchor Radius in Micro Hemispherical Resonator Design

一种改进的双注意Transformer-LSTM用于微球形谐振器设计中少量样本的模态频率和实际锚半径预测

Yuyi Yao, Gongliu Yang, Runzhuo Xu, Yongqiang Tu, Haozhou Mo

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本文提出改进的Transformer-LSTM模型，用于快速预测微球形谐振器设计中的模态频率和实际锚半径，提升设计效率和精度。

Comments Due to the fact that the results of this article are from simulation experiments and there is a certain gap with the actual experimental results, this article has not been corrected. Therefore, the authors Yang and Tu have not given final consent to this submitted version, nor have they authorized the submitter to publish this public preprint

Masgent: An AI-assisted Materials Simulation Agent

Masgent：一种辅助材料模拟的人工智能代理

Guanghen Liu, Songge Yang, Yu Zhong

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 Masgent通过自然语言交互简化材料模拟流程，整合DFT、MLP等工具，提升计算效率与可重复性。

Comments 47 pages, 13 figures

Chain Reactions in Space: Analyzing the Impact of Satellite Collisions and Debris Accumulation

太空中的连锁反应：分析卫星碰撞和碎片积累的影响

Mark Ballard, Guanqun Song, Ting Zhu

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)

AI总结 本文研究了卫星碰撞和碎片积累的风险，发现远地点和轨道周期与风险相关性最高，提出通过AI导航和抗辐射材料提升高轨道资产的韧性。

UniLabOS: An AI-Native Operating System for Autonomous Laboratories

UniLabOS：面向自主实验室的AI原生操作系统

Jing Gao, Junhan Chang, Haohui Que, Yanfei Xiong, Shixiang Zhang, Xianwei Qi, Zhen Liu, Jun-Jie Wang, Qianjun Ding, Xinyu Li, Ziwei Pan, Qiming Xie, Zhuang Yan, Junchi Yan, Linfeng Zhang

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)

AI总结 UniLabOS通过AI原生架构统一自主实验室的数字决策与物理实验，实现跨异构仪器的鲁棒调度与多节点协调，为可重复和可追溯的自主实验提供可扩展基础。

Comments 18 pages, 9 figures

Does It Tie Out? Towards Autonomous Legal Agents in Venture Capital

是否会平局？迈向风险投资领域的自主法律代理

Pierre Colombo, Malik Boudiaf, Allyn Sweet, Michael Desa, Hongxi Wang, Kevin Candra, Syméon del Marmol

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)

AI总结 本文提出了一种世界模型架构，旨在实现风险投资领域资本表核对的自动化，为法律智能提供基础。

Dagstuhl Perspectives Workshop 24352 -- Conversational Agents: A Framework for Evaluation (CAFE): Manifesto

达斯堡视角研讨会 24352 -- 对话代理：评估框架（CAFE）：宣言

Christine Bauer, Li Chen, Nicola Ferro, Norbert Fuhr, Avishek Anand, Timo Breuer, Guglielmo Faggioli, Ophir Frieder, Hideo Joho, Jussi Karlgren, Johannes Kiesel, Bart P. Knijnenburg, Aldo Lipani, Lien Michiels, Andrea Papenmeier, Maria Soledad Pera, Mark Sanderson, Scott Sanner, Benno Stein, Johanne R. Trippas, Karin Verspoor, Martijn C Willemsen

机构 * University of Salzburg（萨尔茨堡大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； University of Padua（帕多瓦大学） ； Universität Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen 大学） ； TU Delft（代尔夫特理工大学） ； TH Köln（科隆应用技术大学） ； Georgetown University（乔治城大学） ； University of Tsukuba（筑波大学） ； Silo AI ； Bauhaus-Universität Weimar（魏玛包豪斯大学） ； Clemson University（克莱姆斯大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； imec-SMIT ； University of Antwerp（安特卫普大学） ； University of Twente（埃因霍温理工大学） ； RMIT University（皇家理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； TU Eindhoven & JADS（埃因霍温理工大学及JADS） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)

AI总结 本文提出对话代理评估框架（CAFE），用于评估对话信息访问系统，涵盖六个核心组成部分。

Comments 10 figures; Dagstuhl Manifestos, 11(1), pp 19-67. DOI: 10.4230/DagMan.11.1.19

Journal ref Dagstuhl Manifestos, Volume 11, Issue 1, pp. 19-67, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik (2025)

Bringing Quantum Systems under Control: A Tutorial Invitation to Quantum Computing and Its Relation to Bilinear Control Systems

将量子系统置于控制之下：量子计算教程及其与双线性控制系统的关联

Julian Berberich, Robert L. Kosut, Thomas Schulte-Herbrüggen

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)

AI总结 本文通过介绍量子计算的基本概念和双线性控制理论，旨在降低进入量子计算领域的门槛，帮助理解并解决量子系统中的控制问题。

Comments Final version, accepted for publication in Proc. Conference on Decision and Control (CDC), 2024

Journal ref in Proc. Conference on Decision and Control, 2024, pp. 5231-5247