TIDE：面向机器人操作的人在环在线后训练系统
作者提出 TIDE（Training In DEployment），一个面向机器人操作的人在环在线后训练系统，可在部署过程中利用人工干预和策略自身 rollout 在线更新策略，无需学习 critic、奖励模型或动作评分器。
推荐理由：论文提出无需价值函数或奖励模型的在线后训练系统，并在四项真实双臂操作任务上对比热启动策略与离线演示。
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与机器人感知、决策和物理交互直接相关的机器人学习进展
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arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 DepState-JEPA：以深度锚定状态表征的RGB-D联合嵌入预测架构
作者提出 DepState-JEPA，一种双流 RGB-D 联合嵌入预测架构，通过共享隐状态 DepState 把空间理解与动作条件预测连接起来。该框架基于 V-JEPA 2.1，将深度同时作为互补观测流并把两种模态锚定到度量三维空间，动作条件转移后由同一组解码器预测未来 RGB 与深度特征。
推荐理由：论文提出以深度观测锚定共享隐状态的双流预测架构，可用于比较机器人操作中的状态表征设计。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 SMR：从人类语义学习人形机器人流式运动重定向
SMR 提出一种流式神经运动重定向器，从语义条件物理专家学习，将人类运动转为人形机器人可执行的运动参考。方法先把人类运动转换为机器人感知的任务空间目标，由物理专家在仿真中于接触、动力学和执行器约束下跟踪，再用严格因果的 Transformer 学习其执行状态轨迹。
推荐理由：论文提出从语义条件物理专家学习流式重定向，对比运动学与物理精修基线，可供人形机器人运动参考生成研究比较。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 SimPT：面向干预式 VLA 后训练的自动化仿真框架
SimPT 是一个自动化干预式 VLA 后训练的仿真框架，把策略 rollout、纠正数据采集、策略训练和独立评估整合在一起。
推荐理由：该预印本把 VLA 后训练中的干预采集、训练与评估放进仿真闭环，并给出与固定间隔基线的对比数据。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 ACT-—Flow：面向视觉插接任务的评论家加权残差流在线学习框架
Yiqing Yuan等人提出ACT-—Flow，将自适应Action Chunking Transformer与条件残差流策略耦合，用于视觉插接任务的在线学习。
推荐理由：论文给出ACT-—Flow在插接类任务上的在线学习框架与消融结果，可比较残差策略与行为克隆的组合方式。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 RoPT：面向视频的鲁棒6DoF物体位姿跟踪框架
RoPT 是一个面向视频的鲁棒 6DoF 物体位姿跟踪框架，作者称其把视觉感知、时序运动学与全局重定位耦合成闭环，以应对快速运动下的跟踪发散。视觉部分通过跟踪物体掩码处理部分和严重遮挡，运动学因子图则约束帧间更新、预测前向位姿并驱动多假设并行验证以避开局部极小。作者在多个挑战性基准和真实机器人演示中报告，快速运动下的跟踪存活率显著更高。
推荐理由：论文把视觉感知、时序运动学与全局重定位耦合成闭环，用于应对快速运动下的位姿跟踪发散，可供机器人交互感知研究参考。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 SLoSa：面向机器人任务规划的小尺寸低功耗安全基础模型
SLoSa 是一个神经符号压缩与微调框架，用于训练小尺寸、低功耗且具备安全意识的机器人任务规划基础模型。该框架先用经典规划器、教师大模型和形式化验证器构建安全数据集，再经监督微调与由验证奖励机引导的强化学习微调。
推荐理由：论文给出小尺寸规划模型在 PDDL 任务、家用仿真与桌面机械臂上的成功率与功耗数据，可对照大模型本地部署的资源约束。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 GGraph：面向机器人部署与学习的 GPU 加速图库开源发布
Yash Rampuria 等作者提出开源 GPU 加速图库 GGraph，同时支持真实机器人部署和大规模策略训练。GGraph 通过 ROS 2 接口接入真实机器人，并支持向量化 GPU 策略训练，内置 3-D 导航、探索和回环整合等任务。单机器人运行时图更新为毫秒级，规模化训练可跨数百个并行机器人，训练实际耗时降低一个数量级；结果来自仿真与真实世界实验。
推荐理由：GGraph 把图构建放到 GPU 上，并同时覆盖 ROS 2 部署与并行训练，为图表示机器人策略提供可复用基础设施。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 HyperDrone：每秒数百万帧的四旋翼仿真到现实迁移
HyperDrone 是一个面向高性能批量渲染的四旋翼仿真器，作者称其速度超过现有先进批量四旋翼仿真器 20 倍以上。它结合优化的多旋翼动力学与光线追踪引擎 HyperLux，支持 Nvidia OptiX、Vulkan、Apple Metal 和 WebGPU 后端，可渲染 RGB、深度、语义/实例分割、表面法线和光流，并在消费级 GPU 上达到数百万帧每秒。
推荐理由：论文给出比现有批量四旋翼仿真器快 20 倍以上的渲染方案，并把纯仿真训练的偏航控制策略迁移到 Crazyflie 实机。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6262 FLEX：用语言引导机器人任务特征表征编辑
MIT 等机构作者提出 Flexible Feature Editing Pipeline（FLEX），用语言模型根据自然语言纠正迭代编辑机器人内部任务特征表征，包含添加缺失特征、泛化已有具体特征、屏蔽无关特征三种操作。
推荐理由：论文提出用语言模型迭代增删与泛化任务特征的表征编辑流程，并在导航、Franka 操作与真人语言纠正实验中比较不同编辑方式。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 UniWALM：统一世界-动作-语言模型用于具身机器人控制
UniWALM 提出统一世界-动作-语言模型，在单一混合Transformer骨干中联合学习视频、动作与语言，各模态既作条件信号也作监督目标，并在同一次解码中输出子任务与文本记忆，无需独立规划阶段。
推荐理由：论文把视频、动作与语言放进同一混合Transformer骨干联合生成，并给出记忆依赖任务与实机对比数据，可供比较统一建模路线。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 AgenticRoboRL：将编码智能体后训练引入具身机器人规划器
AgenticRoboRL提出一种跨不同机器人执行框架后训练规划器的框架，训练方案结合监督微调与多轮强化学习。为适配VLA技能调用和控制代码生成等不同执行机制，该方法用框架专属适配器把记录下来的规划器交互与任务结果关联起来，同时保持执行组件固定。
推荐理由：论文提出跨不同机器人执行框架的规划器后训练方法，并给出LIBERO-PRO上9B规划器成功率从18.1%升至71.0%的对比。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 REACT：用VLM引导接触重定向学习人形机器人交互策略
REACT 是一个从人人演示中学习可部署人形机器人交互策略的框架，把语义接触结构作为连接演示处理、交互学习与机载控制的监督信号。其中 VLM 引导的接触建模与重定向流程识别人人交互中的语义接触并迁移到人形机器人几何上，特权交互策略借助接触奖励学习行为后，被蒸馏为仅用机载传感的自我中心深度策略，并引入生成式伙伴状态建模以应对遮挡。
推荐理由：论文给出从人到人形机器人接触迁移并蒸馏为机载深度策略的完整流程，附仿真与Unitree G1实机结果。
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7171 SPAR：用搜索训练推挤动作排序器，加速可移动障碍物导航
作者提出 SPAR（Search-trained Push Action Ranker），从仿真搜索结果中学习为推挤基元排序，用于可移动障碍物导航（NAMO）。
推荐理由：论文用仿真搜索结果为推挤动作排序，在仿真与实机上对比随机搜索，可看学习排序如何降低规划开销。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6868 论文系统评测 GPT-6 Astra 直接控制机器人操作的能力
论文系统评测了 GPT-6 Astra 在轻量智能体执行框架下的闭环机器人操作能力，在 RoboDojo 上成功率为 26.92%，在 RoboTwin 2.0 上为 76.0%。
推荐理由：论文用五个基准和新增几何约束基准系统评测 GPT-6 Astra 的闭环操作能力，并指出语义推理与物理执行之间的差距。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6363 GPL：为视觉-语言-动作模型引入生成式计划隐变量
作者提出生成式计划隐变量（GPL），把VLA的推理状态表示为对计划（如选哪个物体、抓取或路线）的低维条件分布，使计划可采样、可按请求选择、可按部署结果重加权，且无需重新训练VLA。
推荐理由：论文把VLA的推理状态建模为可采样的计划分布，并在仿真操作任务上对比了计划引导与动作分布引导的差异。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6060 CPR：从预测几何到动作，学习互补预测表征用于具身操作
作者提出两阶段框架 CPR，从多视角视频片段学习互补的预测几何表征用于具身操作。预训练阶段用冻结的 3D 基础模型提供稠密几何特征，压缩为预测几何表征并保留场景结构及其时序演化，再对几何转移施加动作监督提取运动表征；下游后训练通过几何查询迁移预测几何，运动表征引导动作生成路径上的中间特征。
推荐理由：论文提出两阶段框架，从多视角视频学习互补预测几何表征，并在 LIBERO、SimplerEnv 与实机任务上对比下游策略表现。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 DirectWAM：将世界-动作模型蒸馏为单步预测的机器人控制方法
DirectWAM 通过动作充分蒸馏把预训练视频与动作专家转为单步预测器，在 LIBERO 四个套件平均成功率 97.1%、RoboTwin 2.0 上 85.4%，推理延迟较完整迭代教师降低 28.0 倍。
推荐理由：论文分析世界-动作模型中视觉预测误差对动作的影响，提出单步蒸馏方法，并给出仿真基准与实机任务结果。
arXiv · cs.RO精选AI 评分6767 PACT-VLA：用提交前观测验证候选动作块，缓解VLA异步推理延迟
PACT-VLA 提出一种免训练框架，用推理起始观测生成候选动作块，再用提交前观测从中选出完整动作块，以缓解异步推理延迟导致的成功率下降。其 FlowRes 评分衡量候选隐含流方向与冻结策略在提交前观测下预测速度的残差，无需单独验证器；流水线实现使选择不增加控制步延迟。
推荐理由：论文针对异步推理的观测滞后问题提出免训练的动作块选择方法，并给出仿真与实机成功率对比。