- SuperMimic：用一个可微世界模型扩展人形机器人全身控制SuperMimic 提出用一个可微世界模型摊销人形机器人全身运动跟踪的学习成本，该世界模型由标准刚体仿真器的转移数据拟合，并与跟踪策略在同一循环中联合训练，通过短时想象 rollout 的时间反向传播提供解析梯度。在单块 GPU 上训练 3 小时，其回报超过在 128 块 GPU 上训练 7 天的当前最优基线，GPU 小时数减少超过 1000 倍；在 129,514 个基准运动上失败 25 个，基线失败 179 个。两块 GPU 训练 9.8 小时后实现零失败，策略可迁移到实体 Unitree G1 完成多样高难度动作。
- 面向可扩展人形机器人学习的快速运动重定向流水线研究团队提出 FRDV 框架，将人体运动捕捉数据重定向到不同人形机器人：运动学阶段结合自定义序列二次规划求解器、实时迭代与分块并行处理，最高达每秒 9,156 帧，比 GMR 和 ProtoMotions 快约 136 倍，并在优化中加入机器人特定约束以减少地面穿透与自碰撞。对需进一步验证的动作，用接触隐式 iLQR 控制器在完整刚体动力学下检验，识别动力学不可行动作并修正脚部悬空、打滑。团队用多条现有流水线训练运动跟踪强化学习策略，比较跟踪保真度与成功率，并在宇树 G1 人形机器人上完成 sim-to-real 迁移。
- LocoPilot：面向移动操作策略学习的单操作员双边遥操作LocoPilot 在12自由度 Unitree Go2 四足机器人上实现单操作员双边遥操作与数据采集，该机器人搭载6自由度 AgileX Piper L 机械臂、RealSense D435 腕部相机与 D405 头部相机；第二台 Piper L 作为主端，配合两个手持控制器同时控制基座、机体姿态、机械臂与夹爪。从端交互力在无专用力/力矩传感器条件下估计，经无源性约束力觉通道反馈给操作员；ROS 2 流水线记录同步多模态观测与遥操作、部署共用的11维动作。作者在多个移动操作任务上评估接口，并在抓取放置示范上微调 MolmoAct2 后部署到实体机器人，无需动作重定向或额外逆运动学。
- 面向双足人形机器人姿态感知导航的自适应通行管该预印本提出以自适应通行管（ATT）为核心的姿态感知导航框架，将沿参考路径的通道宽度场与社交舒适度统一为连续信号，并通过区间速度—航向（IVH）控制把宽度映射为正面到侧步的连续姿态调度与全向速度指令。配套的以速度为条件的 AMP 策略使用经 GVHMR 重定向的正面/侧步运动数据训练，并加入 (v_x, v_y) 跟踪奖励，目标是在保持与默认机载策略可互换的同时提升姿态过渡稳定性。论文称完整方法已给出，计划在 Unitree G1 上开展评估，量化结果尚未发布，MuJoCo 仿真与真机演示视频已公开在 GitHub。
- EmbodyHOI：面向人形机器人灵巧操作的具身感知手-物交互生成EmbodyHOI 在冻结的流匹配手-物交互轨迹生成器采样循环内嵌入针对特定人形本体的可微逆运动学求解器，将梯度回传以联合优化人形相对物体的位置，引导仅在推理阶段生效，因此一个在人体手部姿态上训练的生成器无需重训练即可迁移到不同人形本体。在 ARCTIC 轨迹上，针对宇树 G1 与 H1-2 两款人形机器人，该方法将重定向后的腕部误差从 8.9 cm 降至 0.6 cm，50 个随机 G1 任务成功率从 68% 升至 79%，四项任务 H1-2 套件从 62% 升至 76%。作者称事后腕部精修与等算力 best-of-N 选择虽 IK 能量更低，但训练出的策略更差。