机器人 / 具身智能

ResPlan: A Large-Scale Vector-Graph Dataset of 17,000 Residential Floor Plans

ResPlan：包含17000张住宅平面图的大规模矢量图数据集

Mohamed Abouagour, Eleftherios Garyfallidis

机构 * Department of Intelligent Systems Engineering, Indiana University（智能系统工程系，印第安纳大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 ResPlan是含17000张住宅平面图的矢量图数据集，具备功能空间标注与四类图边，相比RPLAN、MSD有更高质量单元布局，含相关代码与三个基准任务基线，可公开获取。

Comments 11 pages, 7 figures, 7 tables

Where Did It Go Wrong? Process-Level Evaluation of Web Agents with Semantic State Tracking

哪里出错了？基于语义状态追踪的Web智能体过程级评估

Jiwan Chung, JiHyuk Byun, Vibhav Vineet, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出WebStep基准，通过语义MDP追踪过程状态，揭示隐藏于终端成功率下的智能体差异，并定位具体改进方向。

Journal ref COLM 2026

Mastering PokeGym: Graph-Guided Multimodal Evolution at Test Time

PokeGym: 一种以视觉驱动的长周期基准用于视觉-语言模型

Ruizhi Zhang, Ye Huang, Yuangang Pan, Chuanfu Shen, Zhilin Liu, Ting Xie, Haijun Lei, Lixin Duan

机构 * SIAS, UESTC（电子科技大学深圳高等研究院） ； CFAR/IHPC A*STAR（新加坡科技研究局高性能计算研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 PokeGym通过复杂的3D开放世界游戏评估视觉-语言模型在长周期任务中的表现，揭示了物理死锁恢复是当前模型的主要瓶颈，并发现高级模型存在元认知分歧。

Comments Tech report

LabEvolver: Training-Free Experience Evolution for Safe and Grounded Wet-Lab Agents

LabEvolver：面向安全且务实的湿实验室智能体的无训练经验演化框架

Jingya Wang, Yuyang Gao, Liuzhenghao Lv, Yonghong Tian, Yuyang Liu

机构 * School of AI for Science, Peking University（北京大学AI科学学院） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 LabEvolver是无训练框架，通过内外部循环为湿实验室智能体配备情景记忆，在溶液制备任务中提升效率与安全性，在ALFWorld中也提升了连续任务成功率，支持闭环自动化科学发现。

ASVSim (AirSim for Surface Vehicles): A High-Fidelity Simulation Framework for Autonomous Surface Vehicle Research

ASVSim（面向水面车辆的AirSim）：面向自主水面车辆研究的高保真仿真框架

Bavo Lesy, Siemen Herremans, Robin Kerstens, Jan Steckel, Walter Daems, Siegfried Mercelis, Ali Anwar

机构 * IDLab, Faculty of Applied Engineering, University of Antwerp - imec（ID实验室，应用工程学院，安特卫普大学 - imec） ； Cosys-Lab, Faculty of Applied Engineering, University of Antwerp（Cosys实验室，应用工程学院，安特卫普大学） ； Flanders Make Strategic Research Centre（弗拉芒制造战略研究中心） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出ASVSim，一个用于自主水面车辆研究的开源高保真仿真框架，结合船舶动力学与海洋传感器模拟，支持生成合成数据集用于训练计算机视觉模型和强化学习代理，通过水道分割和自主导航实验验证其能力。

Comments 18 Pages, 13 Figures. Accepted at IEEE ACCESS

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 63803-63820, 2026

A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset

A2D2：奥迪自动驾驶数据集

Jakob Geyer, Yohannes Kassahun, Mentar Mahmudi, Xavier Ricou, Rupesh Durgesh, Andrew S. Chung, Lorenz Hauswald, Viet Hoang Pham, Maximilian Mühlegg, Sebastian Dorn, Tiffany Fernandez, Martin Jänicke, Sudesh Mirashi, Chiragkumar Savani, Martin Sturm, Oleksandr Vorobiov, Martin Oelker, Sebastian Garreis, Peter Schuberth

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 为加速机器学习等领域研究，发布奥迪自动驾驶数据集A2D2，含同步图像与3D点云等，有多种注释，传感器全方位覆盖，数据经同步配准，还提供大量未标注序列，按许可可商业使用，数据等信息可在指定网址获取。

Comments https://a2d2-dataset.github.io/

OccTrack360: 4D Panoptic Occupancy Tracking from Surround-View Fisheye Cameras

OccTrack360: 从环视鱼眼相机实现4D全景占用跟踪

Yongzhi Lin, Kai Luo, Yuanfan Zheng, Hao Shi, Mengfei Duan, Yang Liu, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University（人工智能与机器人学院，湖南大学） ； State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, Zhejiang University（极端光子学与仪器国家重点实验室，浙江大学） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, Hunan University（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，湖南大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 OccTrack360提出新的4D全景占用跟踪基准及FoSOcc框架，解决鱼眼成像中的球面投影和体素定位问题，提升占用跟踪性能。

Comments Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026. The benchmark and source code will be made publicly available at https://github.com/YouthZest-Lin/OccTrack360

UP-Fuse: Uncertainty-guided LiDAR-Camera Fusion for 3D Panoptic Segmentation

UP-Fuse：基于不确定性引导的激光雷达-摄像头融合用于3D全景分割

Rohit Mohan, Florian Drews, Yakov Miron, Daniele Cattaneo, Abhinav Valada

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 UP-Fuse通过不确定性引导的融合框架，提升激光雷达与摄像头在3D全景分割中的鲁棒性和准确性。

Phenology-based learning framework for yield estimation and harvest forecasting of raspberry fruits

基于物候学的树莓果实产量估计与收获预测学习框架

Parham Jafary, Lesley G. Campbell, Anna Bazangeya, Michelle Pham, Sajad Saeedi, Kourosh Zareinia, Habiba Bougherara

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对树莓产量预测和收获时间估计难题，本文开展物候学研究，构建数据集，开发综合基准，建立定制深度学习模型，能提前28至33天估计产量，提供可用数据集和可扩展框架，实现92.2%检测准确率。

An Intelligent-Cloud Edge Multimodal Interaction System for Robots

一种用于机器人的智能云边缘多模态交互系统

Zihan Guo, Xiaoqi Li

机构 * Hainan University（海南大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 针对复杂环境下资源受限机器人的交互问题，提出云边缘多模态交互框架，集成增强YOLO手势检测器与LLM、VLM智能体，改进手势检测方法，经实验验证该系统在手势检测精度、任务成功率及用户满意度方面表现良好，证明了方法的可行性。

DocShield: Towards AI Document Safety via Evidence-Grounded Agentic Reasoning

DocShield：通过证据导向的智能代理推理实现AI文档安全

Fanwei Zeng, Changtao Miao, Jing Huang, Zhiya Tan, Shutao Gong, Xiaoming Yu, Yang Wang, Weibin Yao, Joey Tianyi Zhou, Jianshu Li, Ying Yan

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CFAR and IHPC, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（新加坡科技研究局（A*STAR）计算与先进机器人中心及高性能计算研究所） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出DocShield框架，通过视觉-逻辑联合推理解决文档伪造检测问题，采用CCT机制和多任务奖励优化，提升检测准确性和解释性，实验显示其在多个基准测试中表现优异。

Comments 10 pages, 4 figures, 5 tables. Preprint. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2512.21482

WHU-PCPR: A cross-platform heterogeneous point cloud dataset for place recognition in complex urban scenes

WHU-PCPR：用于复杂城市场景中地点识别的跨平台异构点云数据集

Xianghong Zou, Jianping Li, Yandi Yang, Weitong Wu, Yuan Wang, Qiegen Liu, Zhen Dong

机构 * School of Advanced Manufacturing, Nanchang University（南昌大学先进制造学院） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Department of Geomatics Engineering, University of Calgary（卡尔加里大学测绘工程系） ； School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University（河海大学地球科学与工程学院） ； School of Geography and Environment, Jiangxi Normal University（江西师范大学地理与环境学院） ； School of Information Engineering, Nanchang University（南昌大学信息工程学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Hubei Luojia Laboratory（湖北省珞珈实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对现有PCPR数据集在场景、平台和传感器方面缺乏多样性的问题，建立跨平台异构点云数据集WHU-PCPR，其具备独特特征。基于此对几种PCPR方法评估分析，讨论关键挑战与未来方向，推动相关研究发展。

PIXIE: A Zero-Shot texture-invariant 6D pose estimation framework for unseen objects with assembly defects

PIXIE：用于具有装配缺陷的未见物体的零样本纹理不变6D姿态估计框架

Leon Jungemeyer, Alejandro Magaña, Gautham Mohan, Matthias Karl, Daniel Werdehausen

机构 * Carl Zeiss AG（卡尔蔡司股份公司） ； Carl Zeiss Digital Innovation（卡尔蔡司数字创新公司） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 PIXIE是用于有装配缺陷的未见物体的零样本纹理不变6D姿态估计框架，仅用无纹理3D模型从RGB图像估计姿态，通过合成深度和法线图匹配关键点，基于PnP估计姿态，对光照和纹理变化鲁棒，在基准测试中取得好结果并引入新数据集。

Comments This work has been accepted for publication in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026. The final published version will be available via IEEE Xplore

3D Scene Graph Prediction: Generating Hierarchical Models from Partially Observed Environments

3D场景图预测：从部分观测环境生成层次模型

Siyi Hu, Jared Strader, Hyungtae Lim, Luca Carlone

机构 * Laboratory for Information & Decision Systems (LIDS), Massachusetts Institute of Technology（信息与决策系统实验室（LIDS），麻省理工学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Oakland University（奥克兰大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对机器人部分观测环境的场景预测问题，提出自上而下框架合成含房间层和物体层的3D场景图，用混合域图扩散模型等方法，相比其他方法对分布外部分平面图泛化性更好，能在真实场景预测。

Comments Accepted at IROS 2026. Main paper: 8 pages, 3 figures, 3 tables. Includes a supplementary appendix

Native Video-Action Pretraining for Generalizable Robot Control

用于可泛化机器人控制的原生视频动作预训练

Qihang Zhang, Lin Li, Luyao Zhang, Shuai Yang, Yiming Luo, Shuaiting Li, Ruilin Wang, Junke Wang, Jiahao Shao, Gangwei Xu, Jiaming Zhou, Yishu Shen, Yudong Jin, Fangyi Xu, Shuailei Ma, Jiaqi Liao, Guanxing Lu, Zifan Shi, Yongkun Wen, Yujie Zhao, Weixuan Tang, Xinyang Wang, Chaojian Li, Jiapeng Zhu, Ka Leong Cheng, Nan Xue, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究针对机器人控制中视频动作模型应用于物理环境的不足，提出LingBot-VA 2.0，通过语义视觉动作分词器等四个核心设计原则构建基础模型，经真实世界部署验证其在复杂操作任务中的少样本泛化能力。

When Does Belief-Based Agent Memory Help? Reliability-Conditional Updating and Provenance-Capped Poisoning Defense

Nous：一种用于长期智能体记忆的预测世界模型

Pranav Singh

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗巴尔分校） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Nous记忆架构，基于知识即预测而非存储的原则，通过贝叶斯更新维护概率分布，以信息论惊喜度评分并记录信念变化，在LoCoMo基准上取得优于对比方法的F1分数。

Comments Preprint. 10 pages, 1 figure, 6 tables

Can we Trust Unreliable Voxels? Exploring 3D Semantic Occupancy Prediction under Label Noise

我们能信任不可靠的体素吗？在标签噪声下的3D语义占用预测探索

Wenxin Li, Kunyu Peng, Di Wen, Junwei Zheng, Jiale Wei, Mengfei Duan, Yuheng Zhang, Rui Fan, Kailun Yang

机构 * School of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人学院） ； National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology（机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心） ； Institute for Anthropomatics and Robotics（人机一体化与机器人研究所） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄技术大学） ； INSAIT ； College of Electronic and Information Engineering（电子与信息学院） ； Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology（智能科学与技术上海研究院） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（智能自主系统上海研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Intelligent Autonomous Systems（智能自主系统上海重点实验室） ； State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems（自主智能无人系统国家重点实验室） ； Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems（智能自主系统前沿科学中心） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出DPR-Occ框架，通过双源部分标签推理解决3D语义占用预测中的标签噪声问题，实验表明其在高噪声环境下仍能保持性能。

Comments Accepted to IROS 2026. The benchmark and source code will be made publicly available at https://github.com/mylwx/OccNL

Beyond Black-Box Obfuscation: Mechanistic Analysis and Defense of White-Box Monitors

超越黑盒混淆：白盒监测器的机制分析与防御

Maheep Chaudhary, Fazl Barez

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型白盒监测器可被规避且缺乏防御措施的问题，通过红队实验揭示几何转移和协方差操纵两种逃避策略，引入SafetyNet集成方法，在多模型家族实验中取得高AUROC分数，为稳健潜在空间监测提供了实证和起点。

TOPO-Bench: An Open-Source Topological Mapping Evaluation Framework with Quantifiable Perceptual Aliasing

TOPO-Bench：一个具有可量化感知混叠的开源拓扑映射评估框架

Jiaming Wang, Jizhuo Chen, Diwen Liu, Harold Soh

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 针对拓扑映射缺乏标准评估体系及感知混叠量化不足的问题，提出将拓扑一致性形式化并以定位精度为替代指标，还给出数据集模糊度定量度量，开源相关数据集、基线及工具，推动拓扑映射研究的一致性与可重复性。

Comments Jiaming Wang, Diwen Liu, and Jizhuo Chen contributed equally

BiasBench: A reproducible benchmark for tuning the biases of event cameras

BiasBench：用于调整事件相机偏差的可重现基准测试

Andreas Ziegler, David Joseph, Thomas Gossard, Emil Moldovan, Andreas Zell

机构 * Cognitive Systems Group, University of Tübingen（图宾根大学认知系统组） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究针对事件相机偏差调整工具少的问题，提出BiasBench这一包含多场景的可重现事件数据集，并展示三个场景及下游应用质量指标，还提出基于强化学习的方法促进在线偏差调整。

Comments Accepted to CVPR 2025 Workshop on Event-based Vision

EgoDyn-Bench: Evaluating Ego-Motion Understanding in Vision-Centric Foundation Models for Autonomous Driving

EgoDyn-Bench：评估面向自动驾驶的视觉中心基础模型中的自我运动理解

Finn Rasmus Schäfer, Yuan Gao, Dingrui Wang, Thomas Stauner, Stephan Günnemann, Mattia Piccinini, Sebastian Schmidt, Johannes Betz

机构 * Professorship of Autonomous Vehicle Systems, Technical University of Munich, Munich, Germany（自动驾驶车辆系统教授职位，慕尼黑技术大学，德国慕尼黑） ； Bayerische Motoren Werke AG, Munich, Germany（巴伐利亚发动机有限公司，德国慕尼黑） ； Data Analytics and Machine Learning Group, Technical University of Munich, Munich, Germany（数据分析与机器学习小组，慕尼黑技术大学，德国慕尼黑） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied AI(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出EgoDyn-Bench基准，用于评估视觉中心基础模型的自我运动理解能力，发现模型在将物理逻辑与视觉感知结合时存在结构性缺陷，通过显式轨迹编码可恢复物理一致性。

Comments 36 Pages, Accepted at ECCV 2026

Clin-JEPA: A Multi-Phase Co-Training Framework for Joint-Embedding Predictive Pretraining on EHR Patient Trajectories

Clin-JEPA：一种多阶段协同训练框架，用于EHR患者轨迹的联合嵌入预测预训练

Yixuan Yang, Mehak Arora, Ryan Zhang, Baraa Abed, Junseob Kim, Tilendra Choudhary, Md Hassanuzzaman, Kevin Zhu, Ayman Ali, Chengkun Yang, Alasdair Edward Gent, Victor Moas, Rishikesan Kamaleswaran

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotics(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Clin-JEPA框架，通过多阶段预训练稳定协同训练编码器和预测器，解决EHR数据中联合嵌入预测的挑战，实现多任务下游任务的高性能表现。

Comments 18 pages, 4 figures, 8 tables. Code: https://github.com/Kamaleswaran-Lab/Clin-JEPA

AnchorDream: Repurposing Video Diffusion for Embodiment-Aware Robot Data Synthesis

AnchorDream：将视频扩散用于具身感知机器人数据合成

Junjie Ye, Rong Xue, Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Muhammad Zubair Irshad, Yue Wang, Vitor Guizilini

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） ； USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（USC物理超智能（PSI）实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对机器人示范数据收集瓶颈，AnchorDream利用预训练视频扩散模型，通过机器人运动渲染来合成数据，无需环境建模，从少量示范生成多样高质量数据集，提升下游策略学习。

Comments Project page: https://jay-ye.github.io/AnchorDream/

UNDREAM: Bridging Differentiable Rendering and Photorealistic Simulation for End-to-end Adversarial Attacks

UNDREAM：为端到端对抗攻击弥合可微渲染与逼真模拟的差距

Mansi Phute, Matthew Hull, Haoran Wang, Alec Helbling, ShengYun Peng, Willian Lunardi, Martin Andreoni, Wenke Lee, Duen Horng Chau

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Technology Innovation Institute（技术创新研究院） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对自动驾驶等安全关键应用中深度学习模型对抗攻击测试问题，介绍UNDREAM框架，通过弥合逼真模拟器与可微渲染器差距，实现对3D物体对抗扰动的端到端优化，开启物理对抗攻击研究新途径。

Rational Inverse Reasoning: Few-Shot Imitation by Inferring Intent through Planning

理性逆推理：通过规划推断意图进行少样本模仿

Ben Zandonati, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究人类能从少量示范学习新操作任务，而现代机器人模仿学习需大量示范且适应性差的差距。提出理性逆推理，将少样本模仿视为对潜在解释程序的推理，通过视觉语言模型和分层规划器迭代优化候选集，在少样本设置中表现优于基线。

BuilderBench: The Building Blocks of Intelligent Agents

BuilderBench：智能体的构建模块

Raj Ghugare, Roger Creus Castanyer, Catherine Ji, Kathryn Wantlin, Jin Schofield, Karthik Narasimhan, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出BuilderBench基准，通过开放式探索训练智能体构建结构，实验表明现有前沿语言模型和强化学习算法无法解决任何非平凡任务。

Comments Blogpost: https://rajghugare19.github.io/builderbench and Code: https://github.com/rajghugare19/builderbench

DriveVA: Video Action Models are Zero-Shot Drivers

DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Michael Ying Yang, Francesco Nex, Hao Cheng

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables

EXPLORE-Bench: Egocentric Scene Prediction with Long-Horizon Reasoning

EXPLORE-Bench：具有长视距推理的自我中心场景预测

Chengjun Yu, Xuhan Zhu, Chaoqun Du, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Foundation Model Team, Li Auto Inc.（蔚来汽车基础模型团队） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出EXPLORE-Bench基准，通过初始场景图像和动作序列预测最终场景，评估多模态大模型在自我中心长视距推理中的能力，发现与人类存在显著差距。

Two-Bridge: Exclusive Objectives and Extended Horizon StarCraft II Benchmark

双桥：独占目标与扩展视野的星际争霸II基准测试

Sourav Panda, Tanmay Ambadkar, Shreyash Kale, Abhinav Verma, Jonathan Dodge

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：navigation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 为解决星际争霸II全游戏与迷你游戏之间的复杂度鸿沟，提出双桥地图套件作为中间基准，通过禁用经济机制隔离远程导航和微操战术技能，实现低计算成本下的连贯机动与交战行为学习。

ALOE: Action-Level Off-Policy Evaluation for Vision-Language-Action Model Post-Training

ALOE: 面向视觉-语言-动作模型后训练的动作级离策略评估

Rushuai Yang, Hecheng Wang, Zhichao Wu, Chiming Liu, Xiaohan Yan, Xuan Du, Shuoyu Yue, Chuheng Zhang, Yunlong Wang, Yongcheng Liu, Lizhe Qi, Yi Chen, Wei Shan, Maoqing Yao

机构 * AgiBot ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 机器人数据与评测 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出ALOE框架，通过离策略评估直接估计当前策略的价值，结合分块时序差分和保守值聚合，改善稀疏奖励下的信用分配，在四项真实世界操作任务中优于现有方法。