MIT CSAIL 与 CMU 提出 Workspace Models，让机器人以轻量记忆模块学习复杂技能
MIT CSAIL 与 CMU 提出 Workspace Models，用大视觉语言模型在离线阶段把长历史观测压缩为隐向量，并训练小型策略模型，使机械臂能在毫秒级内规划下一步动作。
推荐理由：该研究把大模型的离线推理蒸馏为轻量记忆模块，让机械臂在毫秒级内完成长时记忆推理，为机器人实时决策提供可迁移思路。
#Robot models and learning
MIT CSAIL精选AI 评分7171 中国机器人网 · 微信公众号AI 评分7474 苹果研究团队发布人形机器人控制系统HALO，单项任务平均成功率91%
苹果研究团队在arXiv发布论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，公开人形机器人自主控制系统HALO，并同步开放训练与部署代码。
机器之心 · 微信公众号AI 评分6262 LongChang 基准：大语言模型能否在改写物理规律的仿真世界中自主发现规律
香港科技大学（广州）等机构提出 LongChang，基于 MuJoCo 构建 15 个场景（1 个普通物理对照、14 个各改写一条规律），让大模型在无课题提示下自主探索并发现隐藏物理规律。
新智元 · 微信公众号AI 评分7171 西安交大兰旭光团队提出AffordSim：用三维可供性预测生成机器人操作数据
西安交通大学兰旭光教授团队提出AffordSim，将开放词汇三维可供性预测接入仿真轨迹生成，从自然语言任务描述出发定位物体功能区域，再结合cuRobo运动规划生成可执行操作示范。
APPSO · 微信公众号精选AI 评分8383 苹果公开 HALO 人形机器人研究：宇树 G1 背 Mac mini 跑千问，陌生家庭任务成功率 91%
苹果研究团队公开 HALO 人形机器人研究，用宇树 G1 背负 Mac mini M4 Pro 本地运行千问模型，在 6 个未扫描的真实家庭中 360 次测试平均成功率达 91%。
推荐理由：苹果用纯仿真合成数据替代人力遥操作，在陌生真实家庭中验证人形机器人技能迁移，为绕开数据瓶颈提供了一条可规模化的路径。
机器人前瞻 · 微信公众号AI 评分7272 伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab人形移动操作测评框架
伽马智能与TeleAI联合宇树推出LocoManiLab，这是一个面向人形机器人移动操作的统一测评框架，覆盖五类家庭空间、13个场景实例和234项任务，以宇树G1和Dex3灵巧手为统一测试本体。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分7171 浙大提出SplatAnything：用高斯间距归一化实现任意场景前馈式3DGS重建
浙江大学提出SplatAnything，用高斯间距中位数归一化（GSNorm）替换RDNorm，实现任意场景的前馈式3DGS重建。该方法在ScanNet、DL3DV、Tanks and Temples等七个数据集、4至64视图输入及外推视角下多数设置取得最优LPIPS与DISTS，4视图推理耗时411毫秒。
机器人产业应用 · 微信公众号AI 评分7171 Meta等机构发布RoboJEPA：8B世界模型在绕障任务上的规模定律与真机表现
Meta FAIR、Chandar Research Lab与Mila等机构在arXiv公开RoboJEPA，将动作条件世界模型预测器扩至80亿参数，用离线“想象误差”预估更大模型的预测质量。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号精选AI 评分8080 北大DAGroup开放20万小时HumanNet Ego数据并完成5万小时Scaling验证
北京大学DAGroup等团队向社区开放约20万小时HumanNet第一视角Ego数据，其中约10万小时已上传完成，并整理出5万小时训练语料Open-HumanWAM-50K。
推荐理由：原文给出从100小时到5万小时的Scaling曲线与零样本成功率，可据此判断人类第一视角数据对机器人后训练泛化的实际收益。
CVer · 微信公众号AI 评分6060 NeurIPS 2026 Oral 论文 LCVN 提出语言条件视觉导航任务与两条世界模型路线
华盛顿大学等机构的研究者提出语言条件视觉导航任务 LCVN，模型仅凭起点图像和语言指令预测完整导航动作序列，无需真实环境反馈纠错。团队构建了含 39016 条轨迹、117048 条人工核验指令的数据集，并比较两条路线：LCVN-WM 与 LCVN-AC 在世界模型潜空间中学习策略，LCVN-Uni 基于 Anole-7B 联合预测动作与画面。
CVer · 微信公众号AI 评分7575 戴盟机器人等提出 Touch-R1 触觉推理模型，论文被 NeurIPS 2026 接收
戴盟机器人团队联合厦门大学、南京大学、大湾区大学、复旦大学提出 Touch-R1，将强化学习用于跨传感器触觉推理，论文已被 NeurIPS 2026 接收。团队同时构建 TouchReason-1M 数据集（14,700 条触觉序列、132.3 万个同步数据对，覆盖 1,000 余个物体和 9 大类材料、四种视触觉传感器）与 TouchReason-Bench 基准。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分7878 SWAM：用跨模态对齐扩展世界动作模型
SWAM 研究世界动作模型在引入动作学习后如何维持语言-视频对齐，整理了约 47,000 小时通用视频、第一视角视频、UMI 演示和机器人演示数据，系统比较语言-视频监督、语言-视频-动作监督及两者联合使用的效果。
推荐理由：原文系统比较了语言-视频与动作监督的组合方式，并给出跨模态对齐在动作学习中的训练配方与实机泛化结果。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5858 加州大学圣地亚哥分校提出EgoThumb可穿戴机械拇指，单手完成双手任务
加州大学圣地亚哥分校团队在arXiv预印本提出EgoThumb，一种由掌侧广角相机和模仿学习模型驱动的可穿戴机械拇指，可自主抓握并稳定物体，让使用者单手完成拧瓶盖、搅拌茶等任务。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7272 LingBot-Touch 提出异构触觉统一表征，可插拔接入扩散策略与 VLA 模型
研究团队提出触觉基础模型 LingBot-Touch，可在压阻、磁性和视触觉等不同传感器间生成统一表征，并易于扩展到新传感器类型。其触觉 token 可即插即用地接入扩散策略以及 π_{0.5}、LingBot-VLA 等视觉-语言-动作模型，在仿真与多硬件平台实机实验中提升复杂操作任务表现，同时保持较高计算效率。
Reddit r/roboticsAI 评分6060 论文称原始触觉信号在104组测试中22组拖累操作，预训练特征可修复多数
一项论文提出触觉数据的表征方式可能比分辨率更关键，作者在3x3手套阵列到240x240光学指尖等多种传感器上预训练触觉编码器 LingBot-Touch，并用4种策略在26个真实任务上测试。
Tech Xplore RoboticsAI 评分5858 MIT 与纽约大学提出 FLEX：让机器人从自然语言指令中推断隐含意图
MIT 与纽约大学研究人员提出 FLEX，一个面向机器人运动规划的特征编辑流程，让机器人从自然语言指令中推断未明说的偏好。FLEX 分三步：Add 把用户提到的物体加入避让特征，Generalize 借助 GPT-4o 归纳出脆弱、易燃、电子设备等更高层类别，Mask 用视觉系统删除已不在环境中的物体，整个流程约 5 秒。
Dexmate精选AI 评分6262 Dexmate 拆解编码智能体执行机器人任务的全过程
Dexmate 让 Codex（GPT-6 Astra）和 Claude Code（Opus 5.5）通过 MCP 工具控制 Vega 轮式双臂移动操作机器人，水果入篮和开门任务全部成功，精度更高的碗架任务在原始工具接口下无一成功。
推荐理由：Dexmate 用 Codex 和 Claude Code 实测机器人任务，量化了动作之外的时间开销与安全响应缺口。
IEEE Spectrum RoboticsAI 评分7575 UC Berkeley 与 NVIDIA 提出 agentic robotics，用编码智能体替代数据驱动编程
UC Berkeley 与 NVIDIA 在 CoRL 2026 上联合提出 agentic robotics 方法，把机器人编程从数据问题转为编码问题：用大语言模型驱动的编码智能体分解任务、生成代码，并在仿真中迭代调试。
Tech Xplore Robotics精选AI 评分7878 UC Berkeley与NVIDIA提出agentic robotics，用AI智能体在仿真中生成并改进机器人程序
UC Berkeley的Ken Goldberg团队与NVIDIA机器人工程负责人Spencer Huang提出“agentic robotics”方法，让AI智能体在仿真中生成、测试并修正机器人控制程序，无需额外采集数据。
推荐理由：报道介绍了用多智能体在仿真中生成、测试并修正机器人程序的方法，并给出仓储分拣的落地数据。
爱范儿同新闻AI 评分8080 苹果公开HALO人形机器人研究：用宇树G1加Mac mini，纯仿真数据实现陌生家庭自主导航
苹果研究团队公开HALO人形机器人研究，以宇树G1为身体、背负运行千问模型的Mac mini M4 Pro，在6个未扫描的真实家庭中完成坐下、钻桌底、推箱子等任务，360次测试平均成功率91%。
同一新闻，精选展示《苹果公开 HALO 人形机器人研究：宇树 G1 背 Mac mini 跑千问，陌生家庭任务成功率 91%》
Sergey LevineAI 评分4242 Flow Reversal Steering：VLM 提示引导扩散 VLA
VLM 能理解语义：抓哪个物体、放到哪里。但如何把这些知识转化为流畅而灵巧的动作？ 周二在 CoRL 上，Andy 和 Will 将介绍 Flow Reversal Steering：一种把 VLM“提示”传递给扩散 VLA 的方法。
Sergey LevineAI 评分5050 OmniVLA导航模型实现实时推理
我们在伯克利的多个研究项目中使用了OmniVLA导航模型。今年早些时候，Noriaki弄清了如何通过边缘+远程推理的组合让它实时运行！ https://asyncvla.github.io 明天来看看Noriaki关于此的演讲！
Sergey LevineAI 评分3434 RLT 亮相 CoRL：用真实世界 RL 适配 VLA
周二来 CoRL 看 RLT 的报告！Charles 将讲解如何用样本高效的真实世界强化学习来适配 VLA 模型。
arXiv cs.ROAI 评分6262 论文提出物理误泛化机制：生成轨迹的物理量分布为何偏离数据意图
论文识别并形式化了物理误泛化问题：生成式序列模型用于物理域运动规划时，单条轨迹看似合理，但物理量（如行程距离、机械能）的总体分布与数据意图不符。作者用数据偏差核估计模型类别的局部误差，并预测扩散序列模型在玩具与应用轨迹生成任务中哪些物理量取值会增减。基于该机制，论文比较了修改数据集与生成接口的干预，并提出变换生成器学习与采样坐标系来减少物理量漂移。
arXiv cs.ROAI 评分6262 RigidFormer：用 Transformer 学习无网格刚体动力学
RigidFormer 是一个以物体为中心的 Transformer 模型，可从点云等无网格输入学习刚体动力学，并支持可控积分步长。它用紧凑锚点推进每个物体，通过 Anchor-Vertex Pooling 补充局部顶点特征，并用可微 Kabsch 对齐把更新投影到刚体流形上。
arXiv cs.ROAI 评分6262 BLaFA：将语言指令映射到3D功能可供性，实现工具使用中的灵巧抓取
BLaFA 提出一个语言驱动的功能灵巧抓取框架，把自然语言指令转换为操作约束语义六元组，并定位3D功能接触关键点，再映射为手腕位姿与手指关节和力指令。研究在100条开放词汇指令、覆盖四类功能意图的14组任务-工具组合以及真实机器人实验中验证了该框架。代码将公开。
arXiv cs.ROAI 评分5757 前向-后向表征的谱对齐：用时间抽象缓解谱失配
论文分析前向-后向（FB）表征中连续环境高秩转移动态与低秩瓶颈之间的谱失配，提出用时间抽象缓解该问题。作者从转移算子的谱性质出发，说明时间抽象相当于低通滤波器，抑制高频分量、降低后继表示的有效秩，同时保持值函数误差的正式界。实验显示这种对齐是高折扣因子下稳定 FB 学习的关键因素。该工作已被 NeurIPS 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分7070 DexHOT：学习手物构型迁移的灵巧操作
DexHOT 将灵巧操作表述为手物构型迁移，从合成可行构型对中学习可复用的关系条件迁移原语，无需人类参考动作。在包含 120 个物体的 DexHOTBench 上，单一策略对已见物体迁移成功率为 80.5%、未见物体为 69.4%；在真实灵巧手上完成 200 次迁移，成功率 61.5%，六个示范引导任务的任务成功率为 90%。
arXiv cs.ROAI 评分6262 Behavior Graphs：用无监督图结构解读机器人部署数据
作者提出 behavior graphs，将策略 rollout 压缩为一张可解释的有向图，通过识别相似行为模式、按时间连接并关联结果来构建。
arXiv cs.ROAI 评分6060 RoboFQE：无需推演的视觉机器人策略离线评估方法
RoboFQE 提出一种基于离线轨迹的视觉机器人策略评估器，无需真实执行、仿真器或世界模型推演即可估计目标策略的折扣期望回报。该方法将拟合 Q 评估与预训练视觉基础模型、学习式终止成功标注结合，在仿真与真实操作任务中给出较准确的回报估计并保持策略排序，在视频世界模型评估器受自回归预测误差影响的长时程任务上依然有效。
arXiv cs.ROAI 评分6060 LeWAM：基于 JEPA 世界动作模型与扩散引导 MPC 的机器人规划方法
作者提出 LeWAM，一个在无解码器 JEPA 潜空间上端到端训练的双向 Transformer，同时支持前向、反向、逆动力学与策略预测四种模式。线性探针实验显示，LeWAM 潜空间读取机器人与物体状态优于仅前向的 Le World Model，且对视觉干扰的忽略程度与 LeWM 相当、明显优于基于重建的 WAM。
arXiv cs.ROAI 评分6262 VOMMI：面向移动操作的可携带演示采集与学习框架
VOMMI 是一个可携带演示采集与学习框架，通过离线轨迹重建和在线视觉-运动条件化，把可携带 RGB 演示接入 VLA 后训练。R2-VO 用稀疏几何锚点精修轨迹，使身体与手部流绝对轨迹误差平均降低 24.6%；仅用可携带演示后训练的策略，基座速度误差比用机器人采集演示训练的策略低 18.2%，末端执行器平移精度相当。
arXiv cs.ROAI 评分6060 Fast-TD-MPC：自适应决定何时规划的快速数据驱动MPC框架
作者提出Fast-TD-MPC，一个在快速策略执行与测试时规划之间自适应切换的轻量框架，把昂贵的规划留给最需要的状态。该方法在103个连续控制任务上保持有竞争力的表现，推理速度最高提升约4倍；在外部扰动下会选择性回退到规划，鲁棒性与原规划器相当。
arXiv cs.ROAI 评分6161 CompVLA：面向接触密集操作的变阻抗视觉-语言-动作模型
CompVLA 是一个统一的视觉-语言-动作（VLA）框架，可从 RGB 和语言输入联合预测运动与刚度矩阵。它在常规架构上增加专门的 Compliance Expert，输出时变刚度和虚拟位移曲线，并通过几何阻抗控制执行。
arXiv cs.ROAI 评分6060 通过几何先验预训练提升操作模仿学习效率
研究构建仅含平面、物体和方块手的几何视觉预训练数据集，轨迹自动生成，场景无纹理与背景，让策略先接触手与物体的几何关系。作者用 ACT 在三个仿真机器人各五项操作任务及三个真实机器人任务上评估，多数组合中从几何先验微调在训练早期成功率高于从零训练，且只需少量任务示教。结果表明高度简化的几何场景也能提供跨机器人、迁移到真实任务的初始化。
arXiv cs.ROAI 评分4747 软体机器人鼓手用优化主动技巧实现多反弹鼓滚奏
一款软体机器人鼓手通过 Tap-Pull（TP）与 Micro-Pulse（MP）两种技巧实现高频鼓滚奏，并借助贝叶斯优化在数据驱动下分别调参。软体 TP 每次击打获得最高 12.25 次反弹且间隔均匀；软体 MP 抑制音量衰减，声学效率为刚性 MP 的 6.8 倍。研究对比了软体与刚性末端执行器，成果发表于 AIM 2026。
arXiv cs.ROAI 评分5858 MATE：异步多速率扩散策略组合框架
作者提出 LAG-Fusion，一个面向异步多模态扩散策略组合的延迟感知引导融合框架，允许各模态策略按自身推理速率运行，并在有输出时提供去噪引导。为保持异步组合一致，作者在相对动作表示下推导了扩散变量的参考系重基规则，使延迟到达的引导在融合前完成对齐。作者在接触密集操作中把低频视觉策略与高频力策略组合，异构模态延迟实验显示其响应性与任务表现优于同步融合和专门设计的力感知基线。
arXiv cs.ROAI 评分7272 EvoPlan：带时空保证的进化神经符号机器人规划框架
EvoPlan 提出一种神经符号规划框架，以符号有效性和从数据中学到的约束作为保证，并可在本地部署的开源权重模型上运行。
arXiv cs.ROAI 评分6262 NoContactNoWorries：用视觉与本体感知估计接触，支撑手内灵巧操作
NoContactNoWorries 提出一个基于 Transformer 的多模态框架，融合 RGB-D 视觉与机器人本体感知，推断手与物体交互的二值接触状态，作为伪触觉信号。作者在多个物体上训练单一接触预测模型，并验证该推断信号可支撑下游强化学习智能体完成手内物体重定向，且能泛化到新物体。仿真与真实机器人实验均验证了从视觉和本体感知推断接触的可行性，论文已被 IROS 2026 接收。
arXiv cs.ROAI 评分6767 DexTeleop-0：面向共享自主的力感知双臂灵巧遥操作框架
作者提出 DexTeleop-0 双臂灵巧遥操作框架，用指尖触觉反馈在人类跟踪指令上叠加机器人侧接触修正，以缓解运动学映射误差和仅靠视觉无法调节接触力的问题。该方法通过接触刚度近似与运动学雅可比实时计算局部修正，并加入逐接触力跟踪、预测接触力矩软正则和有界手部关节残差。