世界模型

Pondering the Way: Spatial-perceiving World Action Model for Embodied Navigation

沉思之道：面向具身导航的空间感知世界动作模型

Hong Chen, Daqi Liu, Zehan Zhang, Haiguang Wang, Tianhao Lu, Longfei Yan, Haiyang Sun, Fangzhen Li, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Yihua Tan

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

AI总结 提出SWAM，一种任务中心联合观测-动作生成框架，通过单次推理同时生成中间RGB-D序列和对应动作轨迹，解决现有世界模型规划器依赖候选、计算开销大和动作-视觉不一致的问题，在成功率、轨迹精度和推理效率上显著超越两阶段方法。

Comments ECCV 2026

Learning to Feel the Future: DreamTacVLA for Contact-Rich Manipulation

学习感知未来：DreamTacVLA用于接触丰富的 manipulation

Guo Ye, Zexi Zhang, Xu Zhao, Shang Wu, Haoran Lu, Shihan Lu, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 DreamTacVLA通过结合高分辨率触觉图像与多尺度视觉信息，提升接触丰富任务的鲁棒性，实现95%的成功率。

Dual-Anchoring: Addressing State Drift in Vision-Language Navigation

双锚定：解决视觉语言导航中的状态漂移问题

Kangyi Wu, Pengna Li, Kailin Lyu, Xi Lin, Lin Zhao, Qingrong He, Jinjun Wang, Jianyi Liu

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（人机混合增强智能国家重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（视觉信息与应用国家工程研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 提出双锚定框架，通过指令进度锚定和记忆地标锚定分别解决进度漂移和记忆漂移，显著提升长场景导航成功率。

Comments Accepted by ECCV26

PearlVLA: Progressive Embodied Action-Plan Refinement in Latent Space

PearlVLA：潜在空间中的渐进式具身动作计划精炼

Bochen Yang, Lianlei Shan

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出PearlVLA框架，通过在VLM潜在空间中进行迭代计划精炼，平衡动作生成效率与显式推理，在LIBERO基准上达到最先进性能。

Comments 21 pages, 2 figures. Preprint

LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies

LaWAM: 用于高效动力学感知机器人策略的潜在世界行动模型

Jialei Chen, Kai Wang, Kang Chen, Shuaihang Chen, Feng Gao, Wenhao Tang, Zhiyuan Li, Weilin Liu, Zhuyu Yao, Boxun Li, Yuanbo Xu, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Striding.AI ； Infinigence AI 纠错

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

AI总结 提出LaWAM模型，通过潜在视觉子目标预测场景变化，实现动力学感知的机器人控制，在多个基准上达到最优或竞争性成功率，且推理延迟低。

Physics-Aware Sparse Learning and Selective Online Adaptation for Euler-Lagrange Robot Dynamics

面向欧拉-拉格朗日机器人动力学的物理感知稀疏学习与选择性在线自适应

Rishabh Dev Yadav, Samaksh Ujjawal, Sihao Sun, Spandan Roy, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； International Institute of Information Technology Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

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

AI总结 提出一种保结构残差学习框架，将模型误差分解为惯性修正、科里奥利项和广义力残差，通过物理约束学习机械部分，并用稀疏历史依赖潜变量模型和贝叶斯线性回归在线自适应扰动敏感部分，提升多机器人平台动力学预测与轨迹跟踪性能。

Open-H-Embodiment: A Large-Scale Dataset for Enabling Foundation Models in Medical Robotics

Open-H-Embodiment: 一个大规模数据集，用于在医疗机器人中启用基础模型

Open-H-Embodiment Consortium, :, Nigel Nelson, Juo-Tung Chen, Jesse Haworth, Xinhao Chen, Lukas Zbinden, Dianye Huang, Alaa Eldin Abdelaal, Alberto Arezzo, Ayberk Acar, Farshid Alambeigi, Carlo Alberto Ammirati, Yunke Ao, Pablo David Aranda Rodriguez, Soofiyan Atar, Mattia Ballo, Noah Barnes, Federica Barontini, Filip Binkiewicz, Peter Black, Sebastian Bodenstedt, Leonardo Borgioli, Nikola Budjak, Benjamin Calmé, Fabio Carrillo, Nicola Cavalcanti, Changwei Chen, Haoxin Chen, Sihang Chen, Qihan Chen, Zhongyu Chen, Ziyang Chen, Shing Shin Cheng, Meiqing Cheng, Min Cheng, Zih-Yun Sarah Chiu, Xiangyu Chu, Camilo Correa-Gallego, Giulio Dagnino, Anton Deguet, Jacob Delgado, Jonathan C. DeLong, Kaizhong Deng, Alexander Dimitrakakis, Qingpeng Ding, Hao Ding, Giovanni Distefano, Daniel Donoho, Anqing Duan, Marco Esposito, Shane Farritor, Jad Fayad, Zahi Fayad, Mario Ferradosa, Filippo Filicori, Chelsea Finn, Philipp Fürnstahl, Jiawei Ge, Stamatia Giannarou, Xavier Giralt Ludevid, Frederic Giraud, Aditya Amit Godbole, Ken Goldberg, Antony Goldenberg, Diego Granero Marana, Xiaoqing Guo, Tamás Haidegger, Evan Hailey, Pascal Hansen, Ziyi Hao, Kush Hari, Kengo Hayashi, Jonathon Hawkins, Shelby Haworth, Ortrun Hellig, S. Duke Herrell, Zhouyang Hong, Andrew Howe, Junlei Hu, Zhaoyang Jacopo Hu, Ria Jain, Mohammad Rafiee Javazm, Howard Ji, Rui Ji, Jianmin Ji, Zhongliang Jiang, Dominic Jones, Jeffrey Jopling, Britton Jordan, Ran Ju, Michael Kam, Luoyao Kang, Fausto Kang, Siddhartha Kapuria, Peter Kazanzides, Sonika Kiehler, Ethan Kilmer, Ji Woong Kim, Przemysław Korzeniowski, Chandra Kuchi, Nithesh Kumar, Alan Kuntz, Federico Lavagno, Yu Chung Lee, Hao-Chih Lee, Hang Li, Zhen Li, Xiao Liang, Xinxin Lin, Jinsong Lin, Chang Liu, Fei Liu, Pei Liu, Yun-hui Liu, Wanli Liuchen, Eszter Lukács, Sareena Mann, Miles Mannas, Brett Marinelli, Sabina Martyniak, Francesco Marzola, Lorenzo Mazza, Xueyan Mei, Maria Clara Morais, Luigi Muratore, Chetan Reddy Narayanaswamy, Michał Naskręt, David Navarro-Alarcon, Cyrus Neary, Chi Kit Ng, Christopher Nguan, David Noonan, Ki Hwan Oh, Tom Christian Olesch, Allison M. Okamura, Justin Opfermann, Matteo Pescio, Doan Xuan Viet Pham, Tito Porras, Hongliang Ren, Ariel Rodriguez Jimenez, Ferdinando Rodriguez y Baena, Septimiu E. Salcudean, Asmitha Sathya, Preethi Satish, Lalithkumar Seenivasan, Jiaqi Shao, Yiqing Shen, Yu Sheng, Lucy XiaoYang Shi, Zoe Soulé, Stefanie Speidel, Mingwu Su, Jianhao Su, Idris Sunmola, Kristóf Takács, Yunxi Tang, Patrick Thornycroft, Yu Tian, Jordan Thompson, Mehmet K. Turkcan, Mathias Unberath, Pietro Valdastri, Carlos Vives, Quan Vuong, Martin Wagner, Farong Wang, Wei Wang, Lidian Wang, Chung-Pang Wang, Guankun Wang, Junyi Wang, Erqi Wang, Ziyi Wang, Tanner Watts, Wolfgang Wein, Yimeng Wu, Zijian Wu, Hongjun Wu, Luohong Wu, Jie Ying Wu, Junlin Wu, Victoria Wu, Kaixuan Wu, Mateusz Wójcikowski, Yunye Xiao, Nan Xiao, Wenxuan Xie, Hao Yang, Tianqi Yang, Yinuo Yang, Menglong Ye, Ryan S. Yeung, Nural Yilmaz, Chim Ho Yin, Michael Yip, Rayan Younis, Chenhao Yu, Sayem Nazmuz Zaman, Milos Zefran, Han Zhang, Yuelin Zhang, Yidong Zhang, Yanyong Zhang, Xuyang Zhang, Yameng Zhang, Joyce Zhang, Ning Zhong, Peng Zhou, Haoying Zhou, Xiuli Zuo, Nassir Navab, Mahdi Azizian, Sean D. Huver, Axel Krieger

机构 * Open-H-Embodiment Consortium ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Tokyo, Graduate School of Information Science and Technology（东京大学信息科学与技术研究生院） ； University of Tokyo, Institute of Industrial Science（东京大学工业科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Open-H-Embodiment数据集，通过两个基础模型展示了其在医疗机器人领域的应用，展示了大规模开放数据在推动机器人学习和世界建模方面的关键作用。

Comments Project website: https://open-h.github.io/open-h-embodiment/

PEACE: A Planner-Executor Agent with Constraint Enforcement for UAVs

PEACE: 一种用于无人机的带约束执行的规划-执行智能体

Erdem Uysal, Timo Kehrer, Sebastiano Panichella

机构 * Institute of Computer Science, University of Bern（伯尔尼大学计算机科学研究所） ； AI4I - The Italian Institute of Artificial Intelligence（意大利人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种基于大语言模型的规划-执行智能体架构，通过解耦高层任务规划与低层控制，并引入约束执行层和有限重规划，实现无人机可解释、可约束的自主飞行。

Comments Accepted to ICRA 2026 Workshop on Semantics for Reliable Robot Autonomy: From Environment Understanding and Reasoning to Safe Interaction

Emerging Extrinsic Dexterity in Cluttered Scenes via Dynamics-aware Policy Learning

杂乱场景中通过动力学感知策略学习涌现的外在灵巧性

Yixin Zheng, Jiangran Lyu, Yifan Zhang, Jiayi Chen, Mi Yan, Yuntian Deng, Xuesong Shi, Xiaoguang Zhao, Yizhou Wang, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Galbot ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出动力学感知策略学习框架，通过显式世界建模学习接触诱导物体动力学表示并用于强化学习，使杂乱场景中的外在灵巧性无需手工启发式或复杂奖励塑造即可涌现。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project page: https://pku-epic.github.io/DAPL/

TimeSpot: Benchmarking Geo-Temporal Understanding in Vision-Language Models in Real-World Settings

TimeSpot: 在真实世界场景中评估视觉语言模型的地理时间理解能力

Azmine Toushik Wasi, Shahriyar Zaman Ridoy, Koushik Ahamed Tonmoy, Kinga Tshering, S. M. Muhtasimul Hasan, Wahid Faisal, Tasnim Mohiuddin, Md Rizwan Parvez

机构 * Computational Intelligence and Operations Laboratory (CIOL), Bangladesh（计算智能与运筹实验室（CIOL），孟加拉国） ； Shahjalal University of Science and Technology (SUST), Sylhet, Bangladesh（沙赫jalal科学与技术大学（SUST），沙赫里尔，孟加拉国） ； North South University (NSU), Dhaka, Bangladesh（北南大学（NSU），达卡，孟加拉国） ； Qatar Computing Research Institute (QCRI), Doha, Qatar（卡塔尔计算研究中心（QCRI），多哈，卡塔尔） 纠错

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

AI总结 提出TimeSpot基准，通过1,455张全球图像评估视觉语言模型在时间属性（季节、月份、时段、日光相位）和地理属性（大洲、国家、气候带、环境类型、经纬度）上的推理能力，发现现有模型性能低下，尤其时间推理不足。

Comments Accepted to ICML 2026

Robo-Cortex: A Self-Evolving Embodied Agent via Dual-Grain Cognitive Memory and Autonomous Knowledge Induction

Robo-Cortex: 通过双粒认知记忆和自主知识诱导实现自我进化具身智能体

Nga Teng Chan, Yi Zhang, Yechi Liu, Renwen Cui, Fanhu Zeng, Zeyuan Ding, Xiancong Ren, Zhang Zhang, Qifeng Chen, Jian Liu, Yong Dai, Xiaozhu Ju

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； X-Humanoid ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Robo-Cortex框架，通过双粒认知记忆和自主知识诱导机制，使机器人能够自主诱导导航启发式方法并优化认知策略，从而在复杂环境中实现自主导航和探索。

DynoSLAM: Dynamic SLAM with Generative Graph Neural Networks for Real-World Social Navigation

DynoSLAM：基于生成图神经网络的动态SLAM用于现实世界的社交导航

Danil Tokhchukov, Veronika Morozova, Gonzalo Ferrer

机构 * Applied AI Institute（应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出DynoSLAM，通过整合社交感知图神经网络，解决动态环境中SLAM的不确定性问题，提升机器人在拥挤环境中的导航能力。

Comments Code & Project page at https://github.com/makriot/dynoslam

LaST-R1: Reinforcing Robotic Manipulation via Adaptive Physical Latent Reasoning

LaST-R1：通过自适应物理潜在推理强化机器人操作

Hao Chen, Jiaming Liu, Zhonghao Yan, Nuowei Han, Renrui Zhang, Chenyang Gu, Jialin Gao, Ziyu Guo, Siyuan Qian, Yinxi Wang, Peng Jia, Shanghang Zhang, Pheng-Ann Heng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学多媒体信息处理国家重点实验室，计算机学院） ； Simplexity Robotics Project（Simplexity机器人项目） 纠错

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

AI总结 本文提出LaST-R1，一种基于强化学习的后训练框架，通过联合优化潜在推理过程和动作生成，提升机器人在动态环境中的适应性和泛化能力。

AIM: Intent-Aware Unified world action Modeling with Spatial Value Maps

AIM: 基于意图的统一世界动作建模与空间价值图

Liaoyuan Fan, Zetian Xu, Chen Cao, Wenyao Zhang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

机构 * INFIFORCE Intelligent Technology Co., Ltd.（英飞睿智科技有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 AIM通过显式空间接口解决视频模型与动作生成间的结构不匹配问题，利用预训练视频生成模型和意图因果注意力机制，实现高成功率的机器人控制。

GameplayQA: A Benchmarking Framework for Decision-Dense POV-Synced Multi-Video Understanding of 3D Virtual Agents

GameplayQA: 一种用于3D虚拟代理多视频理解的决策密集型视角同步评估框架

Yunzhe Wang, Runhui Xu, Kexin Zheng, Tianyi Zhang, Jayavibhav Niranjan Kogundi, Soham Hans, Volkan Ustun

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 GameplayQA通过密集标注多玩家3D游戏视频，构建了2.4K诊断QA对，评估代理感知与推理能力，揭示了前沿MLLM在时间同步、跨视频定位及决策密度处理上的不足。

Comments Accepted to the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

StaMo: Unsupervised Learning of Generalizable Robot Motion from Compact State Representation

StaMo：从紧凑状态表示中无监督学习通用机器人运动

Mingyu Liu, Jiuhe Shu, Hui Chen, Zeju Li, Canyu Zhao, Jiange Yang, Shenyuan Gao, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * State Key Laboratory of CAD & CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本文提出StaMo方法，通过轻量编码器和预训练扩散变换器解码器学习高效紧凑状态表示，提升机器人运动性能，并发现通过潜在插值获得的token差异可作为有效潜动作，增强策略协同训练。

ProgressVLA: Progress-Guided Diffusion Policy for Vision-Language Robotic Manipulation

ProgressVLA: 用于视觉-语言机器人操控的进展引导扩散策略

Hongyu Yan, Qiwei Li, Jiaolong Yang, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Research Asia (MSRA)（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ProgressVLA模型，通过鲁棒的进展估计和可微进展引导方法提升机器人操控任务的成功率和泛化能力。

3D Dynamics-Aware Manipulation: Endowing Manipulation Policies with 3D Foresight

3D动态感知操控：赋予操控策略三维前瞻性

Yuxin He, Ruihao Zhang, Xianzu Wu, Zhiyuan Zhang, Cheng Ding, Qiang Nie

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； JAKA Robotics Co., Ltd.（JAKA机器人有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种融合3D世界建模与策略学习的框架，通过引入三个自监督任务提升操控策略的3D前瞻性，实验表明在仿真和现实环境中显著提升操控性能。

Comments ICRA 2026

Learning Actionable Manipulation Recovery via Counterfactual Failure Synthesis

通过反事实失败合成学习可操作的操纵恢复

Dayou Li, Jiuzhou Lei, Hao Wang, Lulin Liu, Yunhao Yang, Zihan Wang, Bangya Liu, Minghui Zheng, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Abaka AI（Abaka人工智能） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Dream2Fix框架，通过生成反事实失败场景数据提升机器人故障恢复能力，实现高精度的故障诊断与轨迹修正。

Long-Short Term Agents for Pure-Vision Bronchoscopy Robotic Autonomy

长短期代理用于纯视觉支气管镜机器人自主性

Junyang Wu, Mingyi Luo, Fangfang Xie, Minghui Zhang, Hanxiao Zhang, Chunxi Zhang, Junhao Wang, Jiayuan Sun, Yun Gu, Guang-Zhong Yang

机构 * Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学医学机器人研究所） ； Shanghai Chest Hospital（上海胸科医院） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种纯视觉的支气管镜机器人自主导航框架，通过长短期代理实现无外部跟踪的精准导航，验证了其在体内外实验中的有效性。

Accelerating Robotic Reinforcement Learning with Agent Guidance

通过代理引导加速机器人强化学习

Haojun Chen, Zili Zou, Chengdong Ma, Yaoxiang Pu, Haotong Zhang, Yuanpei Chen, Yaodong Yang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； PKU-PsiBot Joint Lab（北京大学- PsiBot 联合实验室） 纠错

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

AI总结 AGPS通过多模态代理替代人类监督，提升机器人强化学习的样本效率和可扩展性。

HARMONI: Multimodal Personalization of Multi-User Human-Robot Interactions with LLMs

HARMONI: 基于大语言模型的多用户人机交互多模态个性化

Jeanne Malécot, Hamed Rahimi, Jeanne Cattoni, Marie Samson, Mouad Abrini, Mahdi Khoramshahi, Maribel Pino, Mohamed Chetouani

机构 * Institut Curie, Université Paris-Saclay（巴黎-萨克勒大学Curie研究所） ； Institute of Intelligent Systems and Robotics (ISIR), Sorbonne University（索邦大学智能系统与机器人研究所） ； Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP), Université Paris Cité（巴黎公共医院（AP-HP）与巴黎城市大学） 纠错

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

AI总结 HARMONI通过多模态个性化框架，利用大语言模型提升多用户人机交互的持续个性化和动态适应能力。

Breaking Task Impasses Quickly: Adaptive Neuro-Symbolic Learning for Open-World Robotics

快速突破任务瓶颈：面向开放世界机器人的自适应神经符号学习

Pierrick Lorang

机构 * Human-Robot Interaction Lab, Tufts University（塔夫茨大学人机交互实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自适应神经符号学习框架，通过整合符号学习与强化学习，提升机器人在开放世界中的快速适应能力与鲁棒性。

Comments IEEE ICRA 2025 Doctoral Consortium

SNOW: Spatio-Temporal Scene Understanding with World Knowledge for Open-World Embodied Reasoning

SNOW：基于世界知识的时空场景理解用于开放世界具身推理

Tin Stribor Sohn, Maximilian Dillitzer, Jason J. Corso, Eric Sax

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用科学大学） ； Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG（德意志联邦汽车工业联合会） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Voxel51 Inc.（Voxel51公司） 纠错

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

AI总结 SNOW通过整合视觉语言模型与点云几何，实现统一的4D场景理解，提升开放世界具身推理的性能。

R4: Retrieval-Augmented Reasoning for Vision-Language Models in 4D Spatio-Temporal Space

R4：在4D时空空间中为视觉语言模型引入检索增强推理

Tin Stribor Sohn, Maximilian Dillitzer, Jason J. Corso, Eric Sax

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用科学大学） ； Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG（德意志联邦汽车工业协会） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Voxel51 Inc.（Voxel51公司） 纠错

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

AI总结 R4通过构建4D时空知识库，使视觉语言模型具备结构化终身记忆，实现无需训练的检索增强推理，提升动态环境中的具身推理能力。

Generalizing Safety Beyond Collision-Avoidance via Latent-Space Reachability Analysis

通过潜在空间可达性分析超越碰撞回避的安全性泛化

Kensuke Nakamura, Lasse Peters, Andrea Bajcsy

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出潜在安全过滤器，通过潜在空间可达性分析，使机器人能自动计算安全动作，防止难以手动编写但可通过高维观测识别的故障。

Comments 9 figures, 7 tables, RSS 2025

Journal ref Proceedings of Robotics: Science and Systems, 2025

Opinion: Towards Unified Expressive Policy Optimization for Robust Robot Learning

Haidong Huang, Haiyue Zhu. Jiayu Song, Xixin Zhao, Yaohua Zhou, Jiayi Zhang, Yuze Zhai, Xiaocong Li

机构 * Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） ； SIMTech, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（SIMTech，科技研究局（A*STAR）） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 具身与机器人 ：world model(comments)；world models(comments)；embodied world model(comments)；分类 cs.AI、cs.LG、cs.RO

Comments Accepted by NeurIPS 2025 Workshop on Embodied World Models for Decision Making

Large VLM-based Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation: A Survey

Rui Shao, Wei Li, Lingsen Zhang, Renshan Zhang, Zhiyang Liu, Ran Chen, Liqiang Nie

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（计算机科学与技术学院，哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

Comments Project Page: https://github.com/JiuTian-VL/Large-VLM-based-VLA-for-Robotic-Manipulation

Beyond Pixels: Introducing Geometric-Semantic World Priors for Video-based Embodied Models via Spatio-temporal Alignment

Jinzhou Tang, Jusheng zhang, Sidi Liu, Waikit Xiu, Qinhan Lv, Xiying Li

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

Bayesian Inverse Physics for Neuro-Symbolic Robot Learning

Octavio Arriaga, Rebecca Adam, Melvin Laux, Lisa Gutzeit, Marco Ragni, Jan Peters, Frank Kirchner

机构 * Robotics Research Group University of Bremen（不莱梅大学机器人研究组） ； Robotics Innovation Center DFKI GmbH（DFKI机器人创新中心） ； Technical University of Chemnitz（化学工业大学） ； Technical University of Darmstadt（图尔恩技术大学） ； Systems AI for Robot Learning DFKI GmbH（DFKI机器人学习系统AI） ； Robotics Research Group, University of Bremen（不莱梅大学机器人研究组） ； Robotics Innovation Center, DFKI GmbH（DFKI机器人创新中心） 纠错

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