清华团队构建HandsOn灵巧操作基准，66项任务评测机器人双手能力
清华大学丁宁团队联合北京邮电大学、北京大学及自然意志Nature Will的研究员构建了面向跨本体灵巧操作的仿真平台与评测基准HandsOn，包含66项人工验证任务和18,000条人类仿真遥操作示范。
推荐理由：读者可了解灵巧操作评测为何要区分执行与迁移，以及当前多任务策略在双手协作任务上的具体失败环节。
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机器之心 · 微信公众号精选AI 评分7676 维科网机器人 · 微信公众号AI 评分7272 云深处科技联合七所高校发布五项具身大脑成果
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，合作方包括麻省理工学院、清华大学、浙江大学等七所高校。
深蓝AI · 微信公众号精选AI 评分8181 代尔夫特理工MonoRace仅用单目前视摄像头实现时速100公里自主无人机竞速
荷兰代尔夫特理工大学MAVLab的MonoRace系统只靠一个前视摄像头和IMU，在2025年阿布扎比自主无人机竞速赛中连续战胜三位世界冠军级飞手，论文于2026年10月14日发表在Science Robotics。
推荐理由：代尔夫特团队拆解了单目相机加IMU在高速竞速中的感知、状态估计与强化学习控制分工，可迁移到算力受限的实机系统。
机器之心 · 微信公众号精选AI 评分8888 哈佛、伯克利、英伟达等提出 RAX，用在线探索 Scaling 让机器人零示范学技能
哈佛、英伟达、伯克利、MIT 和斯坦福的研究团队提出 RAX（Robot Agent eXploration），让通用 Coding Agent 连接机器人感知与控制接口，通过在线探索把成功决策写成可执行程序并积累为可复用技能，模型参数保持冻结。
推荐理由：RAX 用冻结模型加在线探索生成可复用程序，零动作示范下在五大仿真基准平均领先 37.4 个百分点，为机器人学习提供了不同于扩大数据与模型的一条路径。
HuggingFace Daily PapersAI 评分5858 ProAS：面向多轮智能体强化学习的进度感知优势塑形框架
ProAS 是一个可插拔的进度感知优势塑形框架，通过动态演化的 Agentic Reference Graph（ARG）实现细粒度信用分配，缓解 GRPO 等无评论家算法将轨迹级优势均分给所有动作的问题。
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分8080 RynnVLA-Latent：用三维潜在动作扩展机器人操作基础模型
研究团队提出 RynnVLA-Latent 框架，通过 RynnLAM 从视觉变化中学习连续、三维接地的潜在动作，无需原生机器人控制信号。该方法处理了 30.1K 小时人类、机器人与仿真视频，生成 745.52M 个潜在动作描述符，再用流匹配预测潜在动作块并适配到具体本体。
推荐理由：该工作把异构交互视频转成三维潜在动作监督，为 VLA 预训练绕开动作标注稀缺提供了一条可复用的数据路径。
HuggingFace Daily PapersAI 评分7272 HuGe：用第一视角人类数据扩展人形通用 VLA 模型
HuGe 是一组人形通用视觉-语言-动作模型（VLA），在超过 2000 小时的第一视角人类与机器人数据上预训练，通过预测潜动作 token 驱动预训练全身控制器并输出手部控制信号。
机器之心 · 微信公众号AI 评分5050 微软提出 Code Video Model：用可执行代码控制视频生成
微软团队提出 Code Video Model，由 Coding Agent 将 Prompt 转化为 Three.js 程序，把几何布局、物体运动、相机轨迹和事件时序统一为可执行场景表示，再以程序预演视频引导视频生成。
Chelsea FinnAI 评分5252 Chelsea Finn 分享生成式价值分类器论文：无需动作条件的 Q 函数新参数化
Chelsea Finn 转发 Alexander Swerdlow 的论文，提出生成式价值分类器（generative value classifiers），一种不需要动作条件的 Q 函数参数化方式。作者认为这类方法可与大规模预训练策略结合，并从更丰富的输出信号中更好地学习和泛化。论文链接为 alexanderswerdlow.github.io/gvc/。
Reddit r/roboticsAI 评分5555 MIT 研发用活体肌肉细胞游动的纸片机器人
MIT 研究人员开发出一款由活体肌肉细胞驱动的纸片厚度微型游泳机器人，细胞对闪光作出反应，使机器人能够游动并转向。该研究被认为可能推动未来生物混合机器人和微型机器的发展。
Xbotics具身智能实验室 · 微信公众号AI 评分6767 港大与忆生科技提出DexHoldem：用德州扑克评测灵巧操作智能体
香港大学与忆生科技参与的DexHoldem将德州扑克搬上真机，用UR10e机械臂和Shadow灵巧手同时评测灵巧操作、牌桌状态感知与闭环运行，已被NeurIPS 2026 Workshop接收。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分5858 RoboWorld Challenge 2026 开放报名：设 WorldNav、HA-VLN 2.0、SafeDrive-VLA 三个赛道
RoboWorld Challenge 2026 已开放报名，设 WorldNav、HA-VLN 2.0 和 SafeDrive-VLA 三个赛道，分别考察语言引导的开环路线规划、动态人群中的社会导航和指令冲突下的安全驾驶，最终提交截止 2026 年 11 月 30 日。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分7171 港科大提出 W2-VLA：预测未来腕部潜变量实现 80Hz 精细操作
香港科技大学作者提出 World-to-Wrist VLA（W2-VLA），用全局任务上下文预测未来腕部潜变量，再指导精细动作生成。该方法在 LIBERO 达到 98.5% 平均成功率，RoboTwin 2.0 的 Easy/Hard 设置分别为 60.71% 和 18.21%，并在桌面清理、遮挡放置和双臂插头插接三项真实任务的标准与 OOD 条件下超过基线。
Tech Xplore RoboticsAI 评分6262 上海AI实验室等提出可穿戴系统EgoExplorer，采集100小时人体活动数据用于机器人训练
上海AI实验室、浙江大学与上海交通大学的研究者提出可穿戴采集系统EgoExplorer，用头戴GoPro HERO13、5个VIVE Ultimate Trackers和MANUS Metagloves或Wuji手套记录100小时人体活动数据，对齐第一视角视频、全身运动重建、手指动作与触觉观测。
3D视觉工坊 · 微信公众号AI 评分4242 前馈重建快1200倍后，动态4D重建中BA还有没有必要？
ICLR 2026的StreamSplat实现纯前馈、在线、从未标定视频流直接生成动态3DGS，速度比优化方法快1200倍。但CVPR 2026的MoRe在纯前馈流水线中主动嵌入BA-like精化模块，移除后Sintel ATE从0.147升至0.155；ICCV 2025 Oral的BA-Track则用3D点追踪器分解相机与物体运动，让经典BA适配动态场景。
CVer · 微信公众号AI 评分6262 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。
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。
机器之心 · 微信公众号AI 评分7272 厘清智能发布 PrismWAM 与 RoboDoctor，分列 RoboTwin 2.0 与 RoboDojo 榜首
厘清智能创始人、清华大学李一鸣团队发布世界动作模型 PrismWAM 与执行诊断框架 RoboDoctor。PrismWAM 将语义上下文与物理状态解耦，在无额外动作数据预训练下于 RoboTwin 2.0 取得 83.67% 平均成功率、Clean-to-Random 场景 75.5%，位列官方榜单第一。
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。
新智元 · 微信公众号AI 评分5858 至知创新研究院公开IQuest-Q1技术报告：320B开源基模的百万任务训练细节
至知创新研究院公开320B总参数、15B激活参数的IQuest-Q1完整技术报告，披露30项Benchmark成绩及训练细节。团队从代码仓库和已有智能体轨迹构建超过100万个可执行、容器化任务实例，并设置环境准备、执行时检查、轨迹审计三层机制防止Reward Hacking。
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%。
钛媒体AI 评分6262 资本开抢AI 3D，VAST、Meshy、影眸半年吸纳超80亿元
FoST未来叙事撰文梳理AI 3D赛道融资与商业化格局：截至9月底，VAST、Meshy、影眸三家由90后创立的公司在半年内合计融资超80亿元人民币，其中VAST半年融资超50亿元、估值达20亿美元，Meshy于2026年7月完成4亿美元融资、投后估值15亿美元，9月末ARR突破1亿美元。
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。