快手可图联合南洋理工开源 MetaView 单图新视角合成框架，12 项指标中 11 项达 SOTA
快手可图团队联合南洋理工大学、港科大（广州）提出基于扩散模型的单图新视角合成框架 MetaView，并已开源代码、模型权重和在线 Demo。该方法基于 MM-DiT 架构，通过平行注意力流注入前馈几何感知网络提取的隐式几何先验，并用度量深度锚定尺度感知 RoPE，缓解大视角变化下的几何崩坏与尺度漂移。
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CVer · 微信公众号AI 评分6262 OFweek RoboticsAI 评分7575 云深处科技联合七所高校发布DEEPRobotics-Brain五项具身大脑成果
云深处科技围绕自研具身大脑DEEPRobotics-Brain密集发布五项研究成果：世界模型DR-WM-1.0、具身基础模型DR-VLA-2.0、具身智能体DR-Agent、策略优化框架DR-APO和数据闭环平台DR-Benchmark，并称与麻省理工学院、清华大学、浙江大学等七所高校联合攻关。
机器之心 · 微信公众号AI 评分5858 港大与清华提出 VAST：让离线强化学习自适应选择价值更新时间尺度
香港大学与清华大学提出 VAST（Horizon Adaptive Offline Policy Learning via Value Stitching），一个自适应选择更新跨度的离线价值学习框架，通过联合选择未来子目标与时间跨度来拼接局部回报与后续价值。
电子工程专辑 · 微信公众号AI 评分5858 欧盟 MASTER 项目用 XR 平台训练机械臂抓取与安全协作
欧盟“地平线”计划下的 MASTER 项目基于 Virtualware 的 VIROO 企业级 XR 平台构建 Open XR 平台，为机器人培训加入虚拟安全区、无代码编程和基于注视的交互三项功能。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5858 北京大学团队提出柔性机械臂运动预测方法，长程误差降低超四分之一
北京大学谢广明、张飞天团队提出混合模型，用平衡锚定模型和轻量修正模型抑制柔性机械臂逐步预测的误差累积，成果发表于 RSS 2026。在仿真三维缆驱机械臂上预测 200 步（6 秒）时，混合模型误差比单用锚定模型降低超过四分之一，19 项测试均未失准；在液压软体鱼尾实机上，其误差为锚定模型的一半或更低、修正模型的四分之一或更低。更稳定的预测可让控制器先在计算机中试算多种动作并挑选最安全的一种。
Reddit r/roboticsAI 评分5858 团队将纽约/新泽西20个真实扫描转为物理仿真环境并在HF发布数据集
团队把NYU Wanderland研究数据集中的20个纽约/新泽西户外真实扫描重建为可交互的物理仿真环境，包含独立物体与语义标签、铰链和滑动等铰接机构、碰撞几何与估计的物理属性、PBR材质，并导出为Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo和PyBullet格式。场景、源码与标注已发布在Hugging Face，作者称这是早期版本，尚不是经过验证的机器人基准，部分几何与物理属性由现有观测推断。
云深处科技 · 微信公众号精选AI 评分7272 云深处发布具身大脑五项成果：世界模型DR-WM-1.0、VLA模型DR-VLA-2.0等
云深处科技围绕自研具身大脑DEEPRobotics-Brain密集发布五项研究成果，包括世界模型DR-WM-1.0、具身基础模型DR-VLA-2.0、具身智能体DR-Agent、策略优化框架DR-APO和数据闭环平台DR-Benchmark，并联合MIT、清华、浙大等七所高校开展合作。
推荐理由：五项成果覆盖世界模型、VLA、策略优化与数据基准，可对照了解具身大脑全链路的分工与指标。
机器之心 · 微信公众号AI 评分5858 上交大等机构提出 Physical RSI 框架，用 L0–L5 分级衡量机器人自我改进
上海交通大学、加州大学伯克利分校、斯坦福大学等机构的研究者在论文《Who Improves the Robot? Toward Physical Recursive Self-Improvement》中提出 Physical RSI 框架，将任务能力更新与改进流程更新纳入统一分析，并给出 L0–L5 分级。
arXiv cs.ROAI 评分6060 EvSLAM：面向高速机动的事件相机SLAM基准框架
作者提出EvSLAM，一个面向事件相机状态估计的基准框架，覆盖多种数据采集平台、极端光照和挑战性运动模式，并给出高速机动的明确定义与新的评测指标。论文先分析现有事件相机VO/VIO方法的局限和公开数据集不足，再用该框架评测当前最优方法，总结出较优架构与仍待解决的问题。
arXiv cs.ROAI 评分5858 利用主动标记反射实现合作无人机编队的相对定位
该论文提出一种利用主动标记在镜面近平面上的反射进行机载相对定位的方法，仅需相机、主动标记和单光束测距仪，无需预先知道机器人尺寸、标记配置或表面反射特性。作者从解析和实验两方面刻画了表面倾斜对估计的偏差，并确定水平面假设成立的坡度范围。室内多无人机与室外实验验证了定位精度，在超过30米时精度高于现有基于视觉的主动标记方法。
arXiv cs.ROAI 评分6262 S²：用感觉运动对齐作为具身策略成功的离线代理指标
作者提出 Sensorimotor Alignment（S²），一种无需训练的离线指标，用于衡量模型的感觉表征与物理运动几何结构的对齐程度。研究发现 S² 在多个具身模型家族中与下游机器人任务成功率正相关，可在闭环评测前低成本筛选模型，也能在微调为 VLA 之前识别有潜力的 VLM 主干。
arXiv cs.ROAI 评分7272 WarpWeaver：面向多机器人协调的去中心化实时规划器
该论文提出去中心化实时规划器 WarpWeaver，通过分散列生成在机器人间协商共享空间租金，使各机器人搜索的 dispersive tree 收敛到近优一致解。在 Dynobench 仿真中，其总行程时间较集中式离线规划器最多降低 22%，较去中心化实时基线最多降低 37%，并在图连通性任务上把专用规划器的成功率提高近一倍。六台机器人机载规划实验验证了实际可部署性。
arXiv cs.ROAI 评分6161 RGraph-Eval：用任务场景图评测机器人视频生成
作者提出 RGraph-Eval，一个基于参考演示的机器人视频评测框架，用任务场景图显式暴露生成视频中物体、抓取和放置等交互错误。该框架由基础模型流水线识别操作角色、定位物体掩码、推断并校验状态转移与动作区间，并重建被操作物体的三维运动，输出包含可见物体、关系变化和三维路径形状的可解释评分。
arXiv cs.ROAI 评分7474 LocoManiLab：人形移动操作的数据、策略、控制器与部署统一测试平台
LocoManiLab 是一个覆盖数据采集与生成、策略训练、评测和实机部署的人形移动操作统一测试平台，任务集包含五类家庭场景下的 234 个原子与组合任务，并提供 51.5 小时仿真遥操作数据。
arXiv cs.ROAI 评分6060 STAMP：借助人类运动先验实现人形机器人动作衔接
论文提出 STAMP 框架，通过“机器人到人再到机器人”的流程，把独立采集的人形动作连接成连续序列。其核心是一个学习到的对齐模型：动作重定向到人体骨架后，该模型为后续动作排序候选位置、朝向和过渡时长，再由人类运动先验在选定对齐下生成过渡。研究在 Unitree G1 和 ROBOTIS K1 上评估生成过渡的跟踪成功率，并用实机演示展示长时序动作衔接。
arXiv cs.ROAI 评分6262 STR：面向人形机器人移动操作的时空偏好运动重定向方法
作者提出时空重定向方法 STR，用视觉语言模型选择相关运动信号与身体部位，并据此识别关键帧，把额外求解迭代分配给关键帧、给选定部位更高交互权重，以降低重定向计算开销。
arXiv cs.ROAI 评分6767 FRED：用自蒸馏学习未来视频表征的世界动作模型
研究提出 FRED 框架，通过自蒸馏从噪声中单步预测未来视频表征，并以真实未来观测提取的表征作为目标，同时用历史观测为视频模型提供时序上下文。在多种真实操作场景中，FRED 优于对比的世界动作模型，在零样本环境泛化的长时程与域外任务上提升明显；仅用人类视频演示、机器人训练数据中不存在的任务成功率达 50.0%，对比最佳同类模型为 19.4%。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5656 SkeLAM：骨架引导的机器人世界模型潜在动作方法
论文提出 SkeLAM，一种骨架引导的潜在动作模型，用于可控机器人世界建模。它将潜在动作分解为由机器人骨架监督的运动学分量和保留互补视觉动态的残差分量，并通过跨模态交换重建让 RGB 与骨架运动学表示可互换。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 以世界建模统一视角综述视频基础模型的读写、共享与交互
一篇综述以世界建模为统一视角审视视频基础模型与视频世界模型，将文献组织为读、写、共享、交互四类互补操作：读从观测视频推断世界属性，写从指定或学习到的条件合成视频，共享通过共同建模机制整合理解与生成，交互在动作与观测下预测并更新世界状态。
深蓝AI · 微信公众号AI 评分6767 IROS 2026 NIDAR 用 RGB 零样本生成 LiDAR 点云强度
IROS 2026 论文 NIDAR 提出用 RGB 图像经伪近红外生成与本征分解，为已有点云补充点级强度，离线训练后可零样本迁移到目标场景。在 Isaac Sim 的 Warehouse 与 Hospital 序列中，替换为 NIDAR 强度后 ISC-LOAM 的 ATE RMSE 相比仿真器内置强度分别降低约 43.0% 和 41.1%。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6060 Embodied Agent Arena 实证研究：前沿 VLM 智能体能否胜任机器人通用任务
研究团队提出 Embodied Agent Arena，用 1000 个案例评测十个 VLM 智能体在几何、空间推理、可供性、任务规划和操作五个维度的表现，其中 168 例来自新基准 GeoProbe，覆盖相机、运动、深度与尺度估计。
HuggingFace Daily PapersAI 评分6262 S^2：用感觉运动对齐作为具身策略成功的离线代理指标
研究提出免训练的离线指标 Sensorimotor Alignment（S^2），衡量模型感知表征与物理运动几何的对齐程度。作者称 S^2 在不同模型家族中与下游机器人任务成功率正相关，可在闭环评测前用于筛选模型，也能在昂贵的 VLA 微调前识别有潜力的 VLM 主干。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7575 DiscoDemo：用强化学习生成多样机器人示教数据提升模仿学习
DiscoDemo 将强化学习作为数据生成器，训练带特权信息的潜在条件生成器，通过并行逆向课程和成功门控的多样性目标发现多种成功解，再经安全过滤导出为静态数据集供下游视觉运动模仿学习使用。在四个操作任务上，该方法在仿真中把下游成功率从最强基线的 40% 提升到 62%，在真实机器人上从 39% 提升到 78%。作者认为成功解的多样性可改善预训练流匹配 VLA 的模仿学习，并与纠错数据采集互补。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 HoloBoxing：单卡约 7 分钟训练人形机器人拳击的方法
HoloBoxing 提出一种基于预训练全身控制器学习人形机器人拳击的简单方法，将可复用的运动技能与任务决策分离：紧凑规划器输出未来身体点目标，冻结的控制器负责关节级执行。
Tech Xplore RoboticsAI 评分6565 苏黎世联邦理工用小鼠肌肉组织让微型生物混合机器人实现跳、游、走和抓取
苏黎世联邦理工学院研究团队在 Nature Communications 发表研究，通过计算机仿真将小鼠骨骼肌组织与软水凝胶支架作为整体协同设计，制造出约1.5厘米长的生物驱动器，运动幅度最高可达同等肌肉量既有系统的11倍。
Kinetix AI · YouTube精选AI 评分6262 KAI Halo 案例 EgoWild2Dex：用第一人称数据训练双臂灵巧操作
KAI Halo 案例 EgoWild2Dex 展示了如何从高难度的第一人称（egocentric）数据得到高质量双臂灵巧操作能力，项目页为 https://mmlab.hk/egowild2dex 。
推荐理由：材料给出了从第一人称人类数据到机器人双臂操作的完整训练路径与成功率，可迁移之处在于其数据利用思路。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 FrontierCS 2：面向计算机科学研发的智能体基准发布
研究者推出 FrontierCS 2 基准，包含 48 个开放性任务，做法是取一篇论文及其作者发布的代码、删去论文贡献部分，把删余代码作为人类参考基准。与只给问题描述并在运行后评一个程序的早期基准不同，FrontierCS 2 让智能体进入研究环境、继承可运行仓库并可随时提交补丁，评测器只返回开发套件分数，评估器、保留的最终套件和参考均保持私密。
简智机器人 · X精选AI 评分7373 Genrobot 开源第一人称全身操作数据集 Gen-HumanWholeBody
Genrobot 发布并开源 Gen-HumanWholeBody，一个第一人称全身操作数据集，称具有业界最高精度，托管于 Hugging Face。数据集包含 600 小时全身操作数据、约 3 cm 全身 MPJPE、16,976 个真实场景和 1,281 项人类技能，面向全身动作学习、人到机器人迁移和具身基础模型研究开放。
推荐理由：原文给出了数据集的规模、精度和开放入口，读者可据此评估其对全身动作学习研究的可用性。
CVer · 微信公众号AI 评分5858 北大团队DragMesh被IJCV接收：一次拖拽生成3D关节运动
北京大学团队提出的DragMesh被International Journal of Computer Vision（IJCV）接收，可在已有3D资产上通过一次拖拽恢复目标部件的关节类型、轴和原点并生成完整关节运动轨迹。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5555 ToM2Vec：用连续心智理论 token 支撑多智能体协作
论文提出 ToM2Vec，通过固定预算的连续推理 token 在隐空间中形成抽象的心智理论（ToM），训练时以伙伴的真实想法作为监督，测试时这些 token 作为智能体思考与行动的条件。
北京理工大学 · 微信公众号精选AI 评分7474 北理工团队在《Nature》发表米级钛合金单晶增材制造成果
北京理工大学刘长猛教授团队首创微熔池非稳态脉动生长的单晶增材制造方法，首次实现米级钛合金单晶增材制造，成果于10月21日发表于《Nature》，论文题为Additive manufacturing ultralong and architected single crystals，通讯作者为刘长猛、清华大学崔一南和加州大学洛杉矶分校Yinmin Morris Wang。
推荐理由：论文给出了无籽晶单晶增材制造的机理与跨材料验证，读者可据此判断其对单晶构件制造门槛的影响。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分5555 CVSD-Reg蒸馏DINOv2语义实现零样本跨传感器LiDAR配准
CVSD-Reg是一种鲁棒的全局LiDAR配准框架，通过将冻结的DINOv2视觉语义先验蒸馏进Point Transformer V3学生网络，实现推理时完全无需相机的零样本跨传感器泛化。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号AI 评分6262 港大团队提出YOCO，用少量配对姿态完成灵巧手遥操作动捕校准
香港大学、忆生科技和深圳河套学院研究人员提出 YOCO，一种面向三维关键点的少样本会话校准方法，用于灵巧手遥操作中的低成本动捕手套偏差校正，论文被 CoRL 2026 接收。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号AI 评分7272 TaskAnchor 让 VLA 借执行历史应对长程操作任务状态混淆
TaskAnchor 通过轻量适配器把执行历史接入 VLA 原有的语言和视觉接口，用于缓解长程操作中的任务状态混淆。它采用双路径设计：一个归一化的任务状态坐标描述语义执行阶段，一个基于上下文自适应测试时训练（CA-TTT）的视觉残差保留历史细节。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7373 TeleAI等提出NEXUS跨地形感知运控基座，让Unitree G1在楼梯斜坡上执行全身动作
中国电信人工智能研究院（TeleAI）、伽马智能、上海交通大学、香港大学与浙江大学联合提出NEXUS，一个面向人形机器人的跨地形感知运控基座，让机器人在保留动作意图的同时根据地形自主调整姿态与接触。
3D视觉工坊 · 微信公众号精选AI 评分7676 商汤联合团队评估GPT-6-Astra具身能力并开源SenseNova-RoboRSI框架与27B模型
商汤与香港科技大学（广州）等组成的联合团队发布报告《Has GPT-6-Astra Achieved Embodied Intelligence?》，在12个基准上系统评估GPT-6-Astra的具身能力，并同步开源SenseNova-RoboRSI评测框架与27B具身模型。
推荐理由：报告把模型能力拆成可测条件并给出harness消融数据，读者可据此判断具身能力评估与成本的真实瓶颈。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5656 SERA：面向历史依赖操作的自演化机器人智能体框架
研究提出SERA（Self-Evolving Robotic Agent），通过可编辑的harness把高层VLM组织成机器人智能体，配合固定的VLA执行器提供低层控制。harness利用观测和执行反馈维护任务上下文，自演化机制通过环境rollout提出并评估harness修订，选定配置在留出测试前固定。在RoboMME上，SERA自主选择达到51.38%的总体成功率，而无自演化时为44.38%。
机器之心 · 微信公众号AI 评分5555 ReGDiff：在受控潜空间中用引导扩散探索超材料体素几何
弗吉尼亚理工大学 Dawei Zhou 团队与 Meta 研究者在 NeurIPS 2026 论文提出 ReGDiff，用于生成符合几何约束的超材料体素结构。方法分两步：先用 RAS 机制把自编码器潜空间整理为好坏结构分得开、好结构铺得匀的形态，再用短程排斥 SRR 在采样时把潜变量推离已知样本近邻，且只在推理时生效。
HuggingFace Daily PapersAI 评分4747 PAPAV：从计算机使用到机器人使用的多模态具身智能体统一能力框架
论文提出 PAPAV，一个以能力为中心的统一框架，用感知、预判、规划、行动、验证五项功能刻画多模态具身智能体（MMEA），并据此对比多模态智能体（MMA）与机器人系统（RS）。跨 64 个基准的分析显示，显式评测集中于行动，仅 5 个评估预判、3 个评估验证。物理约束使错误更难逆转，PAPAV 为设计可靠物理智能体与衡量五项能力进展提供共同基础。
arXiv cs.ROAI 评分6767 Let It Be Simple：视觉-语言-动作模型的一步动作生成研究
论文发现VLA动作生成与文本到图像生成不同，仅将训练时间步分布偏向噪声端点，就能在LIBERO、LIBERO-Plus、LIBERO-Pro及真实机器人任务上得到强一步策略；对不同架构的开源VLA模型，直接用单次前向传播替代迭代解码，在LIBERO、CALVIN和SimplerEnv上往往与原多步解码表现相当。