manipulation

PDRVLA 是一篇机器人操作研究论文，提出在视觉-语言-动作（VLA）模型中加入轻量级物理动力学模块，通过世界模型监督预测未来视觉特征，从而在不引入在线视频生成延迟的情况下提升机器人动作生成性能，并在 LIBERO、RoboTwin 2.0 等仿真基准上取得领先成功率。

SO-101 Bench 推出一个基于 Isaac Lab 数字孪生的低成本机器人臂语言条件空间操作仿真基准，结果显示混合 LLM 智能体（83.2%）显著优于学习型 VLA 策略（约61%），且仿真与真实硬件上的策略排名完全一致。

EmbodiedLab 是一个面向“以行动求知”具身智能体的新基准，要求机器人在物理仿真实验室中自主设计实验、操作仪器以发现科学原理。在 5 个学科、30 项实验、14 种装置平台上评测六个前沿模型，结果显示即使最强的智能体成功率也不足一半，失败主要源于与装置的物理交互。

RynnVLA-Latent 提出用 30.1K 小时异构视频学习 3D-grounded 潜在动作，预训练 4B 视觉-语言-动作策略，在 LIBERO（98.8%）、RoboTwin 2.0 及真实机器人操作任务上取得领先成功率，无需针对基准的专门调优。

RoboJev-27B is an open-weight vision-language judge that predicts robot manipulation success from video frames, achieving 95.2% balanced accuracy on the SO-101 robot and strong generalization across unseen labs and robots, with inference code and full evaluation data released.

The paper introduces AW-0, an agentic world action model framework that unifies code-based planning with joint video and action prediction in a mixture-of-transformers architecture, enabling reusable skill libraries for robot manipulation. Evaluations on RoboTwin2.0 and bimanual manipulation tasks show improved performance over VLA and WAM baselines.

Eka Robotics 筹集 1.5 亿美元 A 轮融资，估值达 14.5 亿美元，其基于视觉-力-动作（vision-force-action）架构的物理 AI 模型让机器人灵巧抓取表现超越人类水平，引起机器人学界广泛关注。

本文提出集体经验学习（CEL）范式，通过失败引导的经验检索微调（FERT）与容错异步训练系统（FATS），让部署中的机器人共享执行经验以改进共同策略，无需额外专家纠正数据。在五项真实操作任务上达到93.3-99.2%的成功率，且更大规模机器人集群可进一步提升性能。

VLDA提出用紧凑的Delta变量将机器人控制重构为可操作的转变建模，作为视觉语言理解与动作生成之间的接口，相比直接观测-动作映射和完整未来状态预测，提升了长程一致性、鲁棒性和泛化能力。

RoboHarness 提出一种简单的机器人控制框架，让 LLM 编码代理通过视觉-几何控制接口执行具身操作任务，在 BEHAVIOR Challenge 2025 任务上超越了最先进的 VLA 模型，实现已开源。

Artificial Analysis 推出 AA-Robotics v0.1 研究预览基准，评测前沿语言模型通过编码代理直接控制 6 轴机器人手臂完成 8 项桌面操作任务的能力。GPT-6 Astra 以 69 分居首，但目前速度与成本仍远逊于人类基线（约两个数量级）。

该报告大规模评测了 GPT-6-Astra 在 12 项机器人基准上的具身能力，指出其已跨越具身能力门槛但尚未实现实用具身智能，并探讨了 System 2/System 1 协同与真实部署中的成本、执行时间等关键挑战。

VLA-Δ 提出一个通用框架，通过显式监督当前与未来观测之间的物理状态转变来改进机器人控制，在 LIBERO、RoboTwin 及真实机器人实验上取得与最先进方法竞争的性能，且不增加推理开销。

CoDA 提出一种仿真数据引擎与机器人动作策略协同演进的框架，通过共享失败与学习进展记忆、视觉语言诊断以及 Text2potential 分阶段势能奖励，将机器人操作任务的分布外成功率从 5.3% 提升至 27.6%，并在 LIBERO-Pro 上取得显著改善。

NVIDIA researchers present AlphaNIST, a paper exploring how emergent assembly skills arise from binary task rewards in robotic manipulation, accompanied by a project page and arXiv preprint.

G³VLA 通过光线嵌入、投影位置编码和跨视角融合，将标定的多相机几何结构注入预训练视觉-语言-动作模型，在不改变动作空间的情况下提升机器人操作的几何一致性与视角鲁棒性。

提出Temporal Flow Policy (TFP)，将物理时间作为机器人策略记忆的缺失维度，使记忆状态随实测时间间隔演化，从而在扩散策略与π₀.₅上实现更准确的时序控制与记忆读出，在LIBERO及真实机器人任务中优于循环与状态空间记忆基线。

AlphaNIST: Emergent Assembly Skills from Binary Task Rewards 介绍了一个通过二元任务奖励强化学习训练的机器人装配策略，单一策略即可完成NIST装配板上的二十种不同装配任务，展现出从多样化经验中涌现的装配技巧。

A foundation model trained on nearly 1 million hours of first-person human data has been unveiled, enabling robots to follow instructions, adapt to unfamiliar tasks, and manipulate objects with remarkable dexterity.

The paper identifies persistent high-norm spatial outliers in World Action Model representations and introduces RegisterWAM, which adds learnable non-spatial registers paired with observation flow-matching loss supervision to reorganize action-relevant information, achieving 81.64% success on LIBERO-Plus and 93.0% on RoboTwin 2.0 without extra embodied pretraining data.