世界模型

Speedup Patch: Learning a Plug-and-Play Policy to Accelerate Embodied Manipulation

加速补丁：学习一种插件式策略以加快具身操作

Zhichao Wu, Junyin Ye, Zhilong Zhang, Yihao Sun, Haoxin Lin, Jiaheng Luo, Haoxiang Ren, Lei Yuan, Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China ； Mila-Quebec AI Institute \& Université de Montréal, Canada 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出Speedup Patch，一种轻量且策略无关的框架，通过仅使用离线数据实现插件式加速，通过约束马尔可夫决策过程优化调度器，提升执行效率而不牺牲任务性能。

DYMO-Hair: Generalizable Volumetric Dynamics Modeling for Robot Hair Manipulation

DYMO-Hair: 通用的体积动力学建模用于机器人头发操控

Chengyang Zhao, Uksang Yoo, Arkadeep Narayan Chaudhury, Giljoo Nam, Jonathan Francis, Jeffrey Ichnowski, Jean Oh

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人学院） ； Epic Games, Inc.（Epic Games公司） ； Meta Codec Avatars Lab（Meta编码人像实验室） ； Bosch Center for Artificial Intelligence（博世人工智能中心） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：dynamics model(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 DYMO-Hair通过体积动力学建模和动作条件化潜在状态编辑机制，实现了对多样化发型的通用化机器人头发护理系统，实验表明其在未见过的发型上表现更优。

Comments To appear in ICRA 2026. Project page: https://dymohair.github.io/