NVIDIA 等提出 Joints, Camera, Action!：为任意骨架联合生成 3D 运动与视频
NVIDIA 等机构的研究者提出 Joints, Camera, Action! 模型，可为任意给定骨架同时生成视频与可重放的 3D 运动，并估计相机把运动配准到场景。
推荐理由：论文提出将3D运动与视频生成分离建模，支持任意骨架并恢复相机位姿，为机器人视频数据转可重放运动提供思路。
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arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Industrial ReMEmbR 将时空记忆扩展到机器人车队
IndustrialRemembr 提出面向机器人车队的共享时空记忆系统，扩展 NVIDIA ReMEmbR，仅在需要时生成场景描述以降低服务端计算。每台机器人用 NVIDIA Jetson 将视频片段编码为检索嵌入、视觉 token 和重建潜变量，不上传原始相机画面。
推荐理由：论文给出机器人车队共享时空记忆的端侧编码与按需解码方案，并报告缓存 token 解码与未拆分模型输出一致。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7474 Physical AI 内部物流研究：在 Idealworks 机器人上评测 NVIDIA 仿真到现实流程
研究在 Idealworks 的 iw.hub 实机上评测 NVIDIA X-Mobility 与 COMPASS 导航策略训练流程，并用 NVIDIA Cosmos 生成仿真到现实变体。
推荐理由：在 Idealworks 实机上对比数字孪生与 Cosmos 增强训练，给出成功率与耗时差距，可作为 sim-to-real 评测参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 Jetson AGX Orin 深度估计器基准：九类单目与立体方法对比
作者在 Jetson AGX Orin 上对九类深度估计模型做了基准测试，覆盖单目 Depth Anything V2/V3、Depth Pro、MoGe-2、Metric3D v2、UniDepth V2 与立体方法 libSGM、NVIDIA ESS、Fast-FoundationStereo，按 Middlebury 2014 真值评估度量精度、GPU 时间、能耗和许可。
推荐理由：在 Jetson AGX Orin 上统一比较九类深度估计模型的精度、速度、能耗与许可，为机器人感知选型提供可复现依据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分8080 PhysWord：用原子动作词构建机器人操作潜在推理的预印本模型
PhysWord 是一个先推理后动作的机器人基础模型，用原子动作动词作为共享语义锚点，把物理动态的连续表示组织成可复用的推理原语。模型预测未来原子动作词，并将其上下文隐状态与对应未来观测导出的潜在目标对齐，再按时间自回归预测 Physical Words 以捕捉执行阶段转换。
推荐理由：论文提出以原子动作动词为语义锚点的推理先验框架，并给出仿真基准与实机操作的成功率对比。