机器人 / 具身智能

Breaking Planner Integrity Boundary: Enviroment State-Text Injection Attack on LLM-Driven Embodied Agents

当状态成为攻击面：大语言模型驱动的具身智能体中的状态语义注入

Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang, Yiwei Xu, Juan Wang, Jinlin Fan, Bowen Xiao, Chi Guo, Keyan Guo, Hongxin Hu

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

专题命中 机器人操作 ：embodied agent(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 该文聚焦LLM驱动的具身智能体，梳理其技术演进与现有模型，指出其需结合多类信息完成任务落地后执行，为后续状态语义注入攻击研究奠定基础。

Comments submitted to USENIX Security 2027

PROBE: Manipulation-Grounded Visual Question Answering with VLM Agents

PROBE：基于操作的视觉问答（使用VLM智能体）

Vineet Bhat, Siyi Chen, Alex Zook, Xuning Yang, Stan Birchfield, Valts Blukis, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 针对现实杂乱环境中需操作遮挡物体的视觉问答问题，提出PROBE框架，含模拟器、基准测试集及微调方案，提升VLM智能体性能并验证模拟到现实的迁移。

SAFE-Pruner: Semantic Attention-Guided Future-Aware Token Pruning for Efficient Vision-Language-Action Manipulation

SAFE-Pruner: 语义注意力引导的未来感知令牌剪枝用于高效视觉-语言-动作操控

Shilin Ma, Chubin Zhang, Changyuan Wang, Yuji Wang, Yue Wu, Zixuan Wang, Jingqi Tian, Zheng Zhu, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型推理加速中现有剪枝方法忽略深层视觉信息的问题，提出SAFE-Pruner框架，通过引入未来层注意力线索和语义注意力一致性实现前瞻性令牌剪枝，在仿真和真实实验中取得最高1.89倍加速且成功率下降小于1.7%。

Comments Accepted to ECCV 2026

DECO: Decoupled Multimodal Diffusion Transformer for Bimanual Dexterous Manipulation with a Plugin Tactile Adapter

DECO：解耦多模态扩散变压器用于配备插件触觉适配器的双臂灵巧操作

Xukun Li, Yu Sun, Lei Zhang, Bosheng Huang, Yibo Peng, Yuan Meng, Haojun Jiang, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Alois Knoll, Zhenshan Bing, Xinlong Wang, Zhenguo Sun

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Garching, Germany（慕尼黑技术大学计算与信息学院） ； Department of Shenyang Institute of Computing Technology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院沈阳计算技术研究所部门） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（新型软件技术国家重点实验室） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 DECO通过解耦多模态输入和触觉适配器，实现了双臂灵巧操作的高效整合与高成功率

Comments 25 pages, 8 figures. Project Page: https://baai-humanoid.github.io/DECO-webpage/

AdvDex: Learning Dexterous Manipulation from Human Demonstrations via Joint-Aligned Actions and Adversarial Learning

AdvDex：通过关节对齐动作与对抗学习从人类演示中学习灵巧操作

Zhiyue Zhao, Jingyi Wu, Hairuo Liu, Mingyu Liu, Liyang Li, Hengdi Zhang, Tong He, Zhengxue Cheng

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Paxini Tech（帕西尼科技） 纠错

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

AI总结 AdvDex是一种统一视觉-语言-动作框架，通过OmniShare数据集、JAAS动作空间与领域对抗学习，实现从人类和机器人演示中学习灵巧操作，提升跨实体泛化与技能迁移能力。

Embodied Multimodal Grounding for Open-Vocabulary Mobile Manipulation via Semantic 3D Gaussian Splatting

基于语义三维高斯溅射的开放词汇移动操作具身多模态定位

Huosen Ou, Dongni Song, Yuncong Wang, Tao Zhou, Yiding Ji

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Midea Group（美的集团） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文针对家庭场景开放词汇移动操作的目标定位问题，提出整合Semantic-3DGS的具身多模态框架，经50次真实机器人试验，在长 horizon、杂乱场景等任务中优于PointVLA等基线方法，提升了操作鲁棒性。

Comments 9 pages, 11 figures. Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26)

Evidence-Grounded Forensic Reasoning for Detecting and Grounding Multi-Modal Media Manipulation

基于证据的取证推理：检测与定位多模态媒体篡改

Yichun Yeh, Yiheng Li, Xiaobo Hu, Zhen Lei, Yang Yang

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

AI总结 本文针对多模态媒体篡改检测与定位问题，提出基于证据的取证推理框架，结合锚定-验证推理链、可验证奖励系统与模态解耦优势路由机制，实现最优性能与可解释性的统一。

Comments accepted by ACM MM 2026

World-to-Wrist: Task-Conditioned Future Wrist Modeling for Fine-Grained Robot Manipulation

世界到手腕：面向精细机器人操作的任务条件未来手腕建模

Yuhao Pan, Haosong Peng, Zhengshen Zhang, Zhengyang Yan, Yalun Dai, Fushuo Huo, Chujie Wang, Tianyu Qi, Xiucheng Wang, Nan Cheng, Wenchao Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出W2-VLA模型，通过任务条件未来手腕建模结合W2-CoT辅助监督，在LIBERO等数据集及真实任务中提升了机器人精细接触敏感操作能力，动作生成速率超80Hz。

SCOPE: Semantic Conditioning for Sim2Real Category-Level Object Pose Estimation in Robotics

Peter Hönig, Stefan Thalhammer, Jean-Baptiste Weibel, Matthias Hirschmanner, Markus Vincze

机构 * Vision for Robotics Laboratory, Automation and Control Institute, TU Wien（机器人视觉实验室，自动化与控制研究所，维也纳技术大学） 纠错

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

Temporal Context Awareness: A Defense Framework Against Multi-turn Manipulation Attacks on Large Language Models

时序上下文感知：一种针对大型语言模型多轮操纵攻击的防御框架

Prashant Kulkarni, Assaf Namer

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

AI总结 针对LLMs易受多轮操纵攻击的问题，本文提出TCA框架，通过分析语义漂移等实现防御，初步评估显示其能识别传统方法遗漏的微妙操纵模式，为对话式AI系统提供安全保障。

Comments 6 pages, 2 figures, IEEE CAI

Fairness Auditing: Lower Bounds on Company Manipulation

公平性审计：公司操纵的下界

Rachit Verma, Padala Manisha, Sujit Gujar

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

AI总结 该研究将公平性审计建模为公司与审计员的极小极大优化，推导了两种审计机制下审计后人口统计 parity 偏差的下界，实证显示增加审计资源无法消除审计后操纵。

SynAgent: Generalizable Cooperative Humanoid Manipulation via Solo-to-Cooperative Agent Synergy

SynAgent：通过独狼到协作代理协同实现通用化的人形机器人操作

Wei Yao, Haohan Ma, Hongwen Zhang, Liangjun Xing, Zhile Yang, Yuanjun Guo, Yunlian Sun, Yebin Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； College of Artificial Intelligence, Nanjing Forestry University（南京林业大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SynAgent框架，通过独狼到协作代理协同转移单agent人-物体交互技能，实现可扩展且物理合理的协作操作，实验显示其在协作模仿和轨迹条件控制方面优于现有基线。

ST-WAM: Semantic-Temporal World Action Model for Robust Manipulation under Visual Distribution Shifts

ST-WAM：面向视觉分布偏移下鲁棒操作的语义-时间世界动作模型

Mingxin Wang, Bin Hu, Bin Qian, Kaitao Jiang, Haoning Wu, Feng Yan, Bowen Jing, Ruiyang Hao, Enyi Wang, Kangning Niu, Yandan Yang, Mu Xu, Yan Wang, Houde Liu, Tianlun Li

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

AI总结 该研究针对视觉分布偏移下机器人操作的鲁棒性问题，提出ST-WAM模型，采用DINOv3等技术，在多个基准测试中取得优异性能，大幅提升了偏移场景下的零样本操作表现。

Comments 9 pages, 5 figures

UniCross: Unified Cross-Skill Dexterous Manipulation Synthesis

UniCross：统一跨技能灵巧操作合成

Hui Zhang, Julian Ferchow, Jie Song, Mirko Meboldt

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； inspire AG（inspire AG公司） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本研究提出UniCross框架，将抓取、重定位等四种灵巧操作技能统一建模，提炼出跨技能策略，可泛化到新物体、抗干扰，还能在不同手型间迁移，实现长时程操作。

Comments Project page: https://zdchan.github.io/UniCross/

Critic Architecture Matters: Dual vs. Unified Critics for Humanoid Loco-Manipulation

评论家架构的重要性：双评论家与统一评论家在人形机器人移动操作中的对比

Mehmet Turan Yardımcı

机构 * Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Çukurova University（丘布亚大学） 纠错

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

AI总结 针对人形机器人多目标强化学习，对比统一评论家与双评论家架构，实验表明双评论家策略在到达速度、吞吐量和成功率上显著优于统一评论家，且架构选择比奖励工程影响更大。

Comments Accepted at the ICRA 2026 Workshop on Reinforcement Learning for Imitation Learning (RL4IL), Vienna. 5 pages, 2 figures. v2: corrects the unified-critic run's curriculum level (10 of 40) and per-run environment counts, adds a Confounding Factors section, and softens the causal framing; measurements unchanged. https://mturan33.github.io/critic-architecture-matters/

ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification

ID-Guard：一种通过破坏身份特征来对抗面部操纵的通用框架

Zuomin Qu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Qian Wang, Xiaochun Cao

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

AI总结 本研究针对面部操纵滥用的问题，提出ID-Guard通用框架，通过身份破坏模块生成跨模型可迁移扰动，可防御多种操纵模型并集成到其他任务中。

InDex: Empowering VLA Models with Intent-Conditioned Arm-Hand Coordination for Dexterous Manipulation

弥合形态差距：通过意图条件微调使VLA模型适应灵巧操作

Chuanke Pang, Junyi Huang, Zhijun Zhao, Yaobing Wang, Kun Xu, Xilun Ding

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； China Academy of Space Technology（中国空间技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出InDex框架，通过将预训练的1-DoF平行抓取输出重用作宏观虚拟抓取意图代理，结合两阶段解耦学习架构，实现VLA模型从低自由度夹爪到高自由度灵巧手的适应，有效缓解灾难性遗忘和动作流形坍缩。

Towards Miniature Humanoid Tele-Loco-Manipulation Using Virtual Reality and Reinforcement Learning

利用虚拟现实和强化学习实现微型仿人机器人的远程定位操作

Nicolas Kosanovic, Jordan Dowdy, Jean Chagas Vaz

机构 * University of Louisville（路易斯维尔大学） 纠错

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

AI总结 研究针对微型仿人机器人缺乏类似全尺寸机器人控制堆栈的问题，利用虚拟现实和强化学习开发了控制堆栈，经实验验证能实现一定速度行走及远程定位操作，展现了微型仿人机器人远程定位操作的潜力。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted manuscript. Published in the 2025 IEEE-RAS 24th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), pp. 1233-1240

Journal ref 2025 IEEE-RAS 24th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), pp. 1233-1240 (2025)

AnchorRefine: Synergy-Manipulation Based on Trajectory Anchor and Residual Refinement for Vision-Language-Action Models

AnchorRefine：基于轨迹锚点和残差细化的轨迹-锚点与残差细化的视觉-语言-动作模型

Tingzheng Jia, Kan Guo, Lanping Qian, Yongli Hu, Daxin Tian, Guixian Qu, Chunmian Lin, Baocai Yin, Jiapu Wang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorRefine框架，通过分解视觉-语言-动作动作建模为轨迹锚点和残差细化，提升几何和接触精度，实验表明在模拟和现实任务中均取得显著提升。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript because the work requires substantial revision and further experimental validation

Foresight Residual RL for Long-Horizon Robot Manipulation with Vision-Language-Action Models

用于基于视觉-语言-动作模型的长时机器人操作的前瞻性残差强化学习

Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Litao Liu, Abdeslam Boularias

机构 * Department of Computer Science, Rutgers University（罗格斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对长时机器人操作中VLA策略的不足，提出前瞻性残差强化学习，通过离线估计前瞻性值优化交接质量，在螺母拧紧装配任务中，该方法全任务成功率高，优于标准方法和基线，强调塑造子任务成功状态对提升长时性能的重要性。

Comments Accepted at IROS2026. Project website: https://jaysparrow.github.io/foresight-residual-rl

TACTIC: Tactile and Vision Conditioned Contact-Centric Control for Whole-Arm Manipulation

用于全臂操作的触觉和视觉条件下的以接触为中心的控制

Rishabh Madan, Angchen Xie, Samantha Saak, Andres Blanco, Dohyeok Lee, Sarah Grace Brown, Yunting Yan, Mark Zolotas, Jose Barreiros, Tapomayukh Bhattacharjee

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

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

AI总结 研究全臂操作问题，提出TACTIC控制器，它采用以接触为中心的混合预测模型，结合多种传感，通过接触雅可比矩阵耦合动力学与运动学，集成到MPC规划器，在模拟和实际任务中表现出色，优于其他方法。

Comments RSS 2026

WristMimic: Full-Body Humanoid Control with Wrist-Guided Manipulation

WristMimic：基于手腕引导操作的全身人形机器人控制

Wongyun Yu, Youngwoon Kim, Minsu Cho

机构 * Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 研究如何将人类物体交互演示重定向到物理模拟，提出WristMimic框架，分离无接触身体运动与手部操作，通过手腕引导，让手指从物体跟踪和接触结果学习行为，实验显示该框架在跨手部模型重定向时效果良好。

Comments Accepted to ECCV 2026

GenVid2Robot: From Video Generation to Robot Manipulation via Rigid-Geometric Consistency

GenVid2Robot：通过刚性几何一致性从视频生成到机器人操作

Haohui Huang, Xi Yuan, Panpan Liao, Tao Teng, Chenguang Yang, Jing Guo, Yi Guo

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） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学海洋地球科学国家重点实验室，自动化与智能感知学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在将生成视频转换为机器人可执行操作轨迹。核心方法是GenVid2Robot框架，通过采样语义锚点、跟踪验证运动等步骤实现。主要贡献是提高了生成视频引导操作的可靠性，通过多种手段建立视觉运动先验。

Comments Preprint

Vision Token Manipulation Attacks on Cloud-Edge Inference of Large Vision-Language Models

对大型视觉语言模型云边缘推理的视觉令牌操纵攻击

Zikai Zhang, Rui Hu, Olivera Kotevska, Jiahao Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Nevada, Reno（内华达大学里诺分校计算机科学与工程系） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

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

AI总结 研究黑盒中间人设置下的视觉令牌操纵攻击，提出四种简答攻击策略和基于优化的令牌选择方法，实验表明操纵少量视觉令牌可大幅降低大型视觉语言模型云边缘推理的准确性。

Language-Guided Grasping under Partial Observation for Mobile Manipulation in Field Inspection and Maintenance

用于现场检查和维护中移动操作的部分观察下语言引导抓取

Dilermando Almeida, Juliano Negri, Guilherme Lazzarini, Thiago H. Segreto, Ranulfo Bezerra, Gustavo J. G. Lahr, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker

机构 * Department of Mechanical Engineering, Federal University of Uberlândia（联邦大学伯南迪利亚机械工程系） ； Department of Mechanical Engineering, University of São Paulo（圣保罗大学机械工程系） ； Graduate School of Information Sciences, Tohoku University（东北大学信息科学研究生院） ； Faculdade Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein, Hospital Israelita Albert Einstein（艾伯特·爱因斯坦以色列教学与研究学院，艾伯特·爱因斯坦医院） 纠错

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

AI总结 提出用于腿部移动操纵器在部分观察下的语言引导抓取流程，经多步骤处理，在四足机器人上实现并评估，相比基线提高抓取成功率，提升语言引导抓取可靠性。

CaP-X: A Framework for Benchmarking and Improving Coding Agents for Robot Manipulation

CaP-X: 用于基准测试和改进机器人操作编码智能体的框架

Letian Fu, Justin Yu, Karim El-Refai, Ethan Kou, Haoru Xue, Huang Huang, Wenli Xiao, Guanzhi Wang, Dantong Niu, Fei-Fei Li, Guanya Shi, Jiajun Wu, Shankar Sastry, Yuke Zhu, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan

机构 * nvidia ； stanford（斯坦福大学） ； cmu（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出CaP-X框架，通过CaP-Gym交互环境和CaP-Bench评估，发现编码智能体依赖人工抽象，但通过扩展测试时计算可提升鲁棒性，并推出无需训练的CaP-Agent0和强化学习CaP-RL。

ComAct: Reframing Professional Software Manipulation via COM-as-Action Paradigm

ComAct: 通过COM即行动范式重构专业软件操作

Jiaxin Ai, Tao Hu, Xuemeng Yang, Shu Zou, Hairong Zhang, Daocheng Fu, Yu Yang, Hongbin Zhou, Nianchen Deng, Pinlong Cai, Zhongyuan Wang, Botian Shi, Kaipeng Zhang, Licheng Wen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出COM即行动范式，将专业软件交互转化为确定性程序合成，解决GUI代理的脆弱性和API代理的异构性问题；构建ComCADBench基准和ComActor自校正代理，在工业CAD软件上实现SOTA性能。

CoStream: Composing Simple Behaviors for Generalizable Complex Manipulation

CoStream: 组合简单行为实现可泛化的复杂操作

Haonan Chen, Yuxiang Ma, Stephen Tian, Xiaoshen Han, Wenlong Huang, Feiyang Wu, Yunzhu Li, Jiajun Wu, Edward H. Adelson, Yilun Du

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

AI总结 提出CoStream框架，通过组合语义、预测和反应三种简单行为，在共享SE(3)接口上实现高精度、可泛化的复杂操作，在8个真实任务中验证了其有效性。

Comments Website: https://costream-simple.github.io

Beyond Independent Manipulation: Individual Fairness-aware Strategic Classification with Peer Imitation

超越独立操纵：具有同伴模仿的个体公平感知策略分类

Xinpeng Lv, Chunyuan Zheng, Yunxin Mao, Renzhe Xu, Jinxuan Yang, Yuanlong Chen, Wangrong Huang, Shaowu Yang, Wenjing Yang, Xinwang Liu, Peng Cui, Haotian Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学学院） ； Institute for Theoretical Computer Science, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学理论计算机科学研究所） ； Information Technology Development, Aetos Capital Group, Sydney（悉尼Aetos资本集团信息技术部） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 提出个体公平感知策略分类（IFSC）框架，通过建模基于个体公平的同伴驱动操纵（模仿邻近被接受同伴），并采用鲁棒学习过程处理同伴可观测性不确定性，以改善个体公平一致性并减轻模仿引起的扭曲。

Comments Accepted by SIGKDD2026

NoContactNoWorries: Estimating Contact through Vision and Proprioception for In-Hand Dexterous Manipulation

NoContactNoWorries: 通过视觉和本体感觉估计手内灵巧操作的接触

Soham Patil, Avirup Das, Sourabh Bhosale, Spandan Roy

机构 * Robotics Research Center (RRC), International Institute of Information Technology (IIIT), Hyderabad, India（印度海得拉巴国际信息技术研究所机器人研究中心） ； Department of Computer Science, The University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种基于Transformer的多模态框架，融合RGB-D视觉和机器人本体感觉推断二值接触状态，作为手物交互的伪触觉信号，支持下游强化学习实现手内物体重定向并泛化至新物体。

Comments Accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS) 2026