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Hypothesis-driven Model Expansion under Uncertainty for Open-World Robot Planning

不确定性下用于开放世界机器人规划的假设驱动模型扩展

Anxing Xiao, Hanbo Zhang, Tianrun Hu, David Hsu

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Smart Systems Institute, National University of Singapore（新加坡国立大学智能系统研究所） 纠错

AI总结 针对开放世界机器人规划中传统方法失效的问题，提出假设驱动模型扩展框架，利用基础模型生成假设，结合自动规划与验证反馈进行迭代优化，实现自主知识扩展，推动家用服务机器人实际部署。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

Imagined Rollouts are Kinematic, Not Dynamic: A Diagnosis of Long-Horizon World-Model Failure

想象的展开是运动学的，而非动力学的：对长期世界模型失败的诊断

Finn Rasmus Schäfer, Korbinian Moller, Yuan Gao, Christian Oefinger, Sebastian Schmidt, Johannes Betz

机构 * Autonomous Vehicle Systems Lab（自动驾驶车辆系统实验室） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Data Analytics and Machine Learning Group（数据分析与机器学习小组） 纠错

AI总结 研究针对世界模型长期失败问题，提出用运动学与动力学重新构建的方法，通过想象的运动学一致性误差（iKCE）及扰动协议进行诊断，在DreamerV3检查点实例化，区分了运动学与动力学想象，揭示模型长期失败特征。

Comments 9 Pages Workshop Paper accepted at RSS Robot World Model Workshop 2026

PoseVLA: Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies

面向通用视觉-语言-动作策略的通用姿态预训练

Haitao Lin, Hanyang Yu, Jingshun Huang, He Zhang, Yonggen Ling, Ping Tan, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

AI总结 本文提出Pose-VLA，通过分离预训练和后训练阶段，解决视觉-语言-动作模型中的特征坍塌和训练效率问题，实现通用3D空间先验提取与机器人特定动作空间的高效对齐。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project website: https://hetolin.github.io/PoseVLA

Journal ref Robotics: Science and Systems, 2026