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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。

共收录 159 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 具身推理 159 篇

2606.04184 2026-06-16 cs.CV 版本更新 57%

GroupToM-Bench: Benchmarking Group Theory of Mind and Nonlinear Social Emergence in MLLMs

GroupToM-Bench: 多模态大语言模型中群体心智理论和非线性社会涌现的基准测试

Weidong Tang, Jierui Li, Yueling Hou, Zihan Mei, Can Zhang, Xinyan Wan, Zhiyuan Liang, Pengfei Zhou, Yang You, Wangbo Zhao

机构 * Xidian University(西安电子科技大学) National University of Singapore(新加坡国立大学) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 具身推理 :world model(abstract);分类 cs.CV

AI总结 针对多模态大语言模型在群体心智理论推理上的不足,提出GroupToM-Bench基准,通过七级认知审计框架评估模型从微观BDI状态到宏观结果预测的因果链,揭示模型在处理社会结构和非线性集体动态上的缺陷。

Comments ACL 2026 (Main Conference)

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2606.02778 2026-06-12 astro-ph.EP astro-ph.IM cs.LG 版本更新 57%

One Transit Is All You Need: Detecting Exoplanets Through Learned Stellar Behaviour with EXOVEIL

一次凌星足矣:通过EXOVEIL学习恒星行为检测系外行星

Pratik Priyanshu

机构 * SRH Hochschule(SRH 高校)

专题命中 具身推理 :world model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出EXOVEIL系统,利用Transformer世界模型和自监督学习从原始光变曲线中检测单次凌星事件,在Kepler数据上实现高召回率,并零样本迁移至TESS和PLATO任务。

Comments v3: appendix gallery of confirmed-planet recoveries added; Section 6 candidate catalogue reframed as transit-like anomalies for follow-up; TLS comparison table expanded

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2605.12053 2026-06-11 cs.RO 版本更新 57%

Closing the Motion Execution Gap: From Semantic Motion Task Constraints to Kinematic Control

弥合运动执行差距:从语义运动任务约束到运动学控制

Simon Stelter, Vanessa Hassouna, Malte Huerkamp, Michael Beetz

机构 * University of Bremen(不莱梅大学)

专题命中 具身推理 :world model(abstract);分类 cs.RO

AI总结 本文提出通过运动状态图实现语义约束与可执行机器人运动的连接,利用统一的可微运动学世界模型实现世界中心的运动规范与跨平台泛化,采用基于lMPC的任务函数方法确保任务切换的平滑过渡。

Comments 9 pages, 8 figures, to be published in IJCAI 2026

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2603.16689 2026-06-08 cs.LG 版本更新 57%

Predictive Statistics Shape Emergent World Representations of Grid Walkers

预测统计塑造网格行走者的涌现世界表征

Sasha Brenner, Thomas R. Knösche, Nico Scherf

机构 * Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences(马克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所) Leipzig University(莱比锡大学) ScaDS.AI

专题命中 具身推理 :world model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 通过约束随机游走实验,发现解码器仅Transformer的第一注意力块提取预测充分统计量,后续层将其转化为预测几何,形成可读的世界模型,而循环网络未分离此阶段。

Comments 24 pages, 15 figures

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2512.01073 2026-08-12 q-bio.NC 版本更新 50%

The Modeler-Schema Theory of Consciousness: Diffuse Awareness, Focal Experience, and a Saccadic Consistency Experiment

意识的模型者图式理论,附可证伪实验

Frank Heile

专题命中 具身推理 :world model(abstract)

AI总结 提出意识源于单一控制代理——模型者图式,它监控模型者构建内部世界模型的过程,通过将模型者输出转化为感受质产生体验,并用于模型优化;通过扫视变化检测实验区分两种自下而上注意请求,为意识难题提供可检验方案。

Comments 35 pages, 4 figures

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2601.05628 2026-07-29 hep-th 版本更新 50%

Entanglement Entropy and Complexity of Multicomponent Universe from Holography

从全息学角度研究多组分宇宙的纠缠度量

Ritam Mahanta, Gopinath Guin, Souvik Paul, Sunandan Gangopadhyay

专题命中 具身推理 :world model(abstract)

AI总结 本文提出了一种研究多组分宇宙全息信息理论量的方法,展示了双组分物质源的宇宙模型及其在不同时间尺度下的行为特征。

Comments 38 Pages, 1 Figure, Accepted for publication in Progress of Theoretical and Experimental Physics

Journal ref Prog. Theor. Exp. Phys. 2026 073B11

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2606.18468 2026-07-17 astro-ph.HE 版本更新 50%

Short-Duration Gamma-ray Burst and Afterglow Rates in the Rubin and Roman Era

鲁宾和罗马时代短时伽马射线暴及其余辉发生率

Tzvetelina Dimitrova, Nathaniel Butler

专题命中 具身推理 :world model(abstract)

AI总结 利用概率模型模拟短暴余辉,预测LSST每年可探测约0.9个同轴余辉和1.3个孤儿余辉,而罗马望远镜适用于深度跟踪,但LIGO O5期间每年可探测事件少于1个。

Comments ApJ accepted

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2509.13742 2026-07-07 cs.HC 版本更新 50%

Spatial Balancing: Designing an LLM-Powered Spatial Externalization Interface for Iterative Science Communication Writing

空间平衡:利用空间推理在LLM辅助科学传播写作中平衡科学阐述与叙述吸引力

Kexue Fu, Jiaye Leng, Yawen Zhang, Jingfei Huang, Yihang Zuo, Runze Cai, Zijian Ding, Ray LC, Shengdong Zhao, Qinyuan Lei

专题命中 具身推理 :navigation(abstract)

AI总结 本文提出SpatialBalancing系统,通过结合人类空间推理与大语言模型的语义能力,提升科学传播写作中科学严谨性与叙述吸引力的平衡。

Comments DIS '26

Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS '26), June 13-17, 2026, Singapore, Singapore. ACM, New York, NY, USA, 20 pages

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2502.10886 2026-06-15 cs.CL 版本更新 50%

MET-Bench: Multimodal Entity Tracking for Evaluating the Limitations of Vision-Language and Reasoning Models

MET-Bench:用于评估视觉语言与推理模型局限性的多模态实体追踪

Vanya Cohen, Raymond Mooney

机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)

专题命中 具身推理 :world model(abstract)

AI总结 提出MET-Bench多模态实体追踪基准,发现视觉语言模型在图像实体追踪上显著弱于文本,主要源于视觉推理缺陷,强化学习可提升模态内性能但跨模态迁移不足。

Comments ICML 2026

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