研究团队提出 CAPSafe 基准，用于评估 LLM 具身智能体的安全推理，包含动作级与计划级两个数据集：前者判断单个动作在给定环境上下文中是否安全，后者评估智能体能否为复杂危险家务任务生成安全的长时程计划。该基准对危险的情境性（由物体属性推断）、多危险共存及相对严重程度进行建模。对 9 个闭源与开源 LLM 的评测显示，危险识别与安全长时程规划之间存在显著差距：多个模型识别不安全动作的准确率超过 90%，但安全长时程规划明显更难，Gemini-3-pro 安全成功率最高为 78.19%，其余模型均低于 65%。
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该论文提出一种包裹机器人通信链路的算法：当机器人要用入站链路数据更新状态时，算法用 Safe Anytime-Valid Inference 检验各机器人异常检测器输出的信任值流，筛出可安全采纳的可信链路子集，仅要求检测器优于随机猜测。该封装同时给出两项统计保证：以用户选定的高概率在所有时间上均匀排除全部被攻破链路，同时快速学会信任合法链路，且无需对连通结构或被攻破链路数量作限制性假设。作者在 3 台 LoCoBot 上做神经隐式建图、8 台 GoPiGo 上做航向一致性实验，并用硬件采样的信任值仿真验证可扩展至数百台机器人集群。
论文将眼科手术机械臂在软件远程运动中心（RCM）约束下出现的伺服振荡形式化为约束诱导任务奇异：RCM投影后的末端雅可比降秩，而未投影的末端雅可比仍良态，导致有效末端权限崩塌。作者提出内置奇异恢复的高精度RCM伺服架构，由权限引导规划器为每个目标选择良态构型并规划RCM一致路径，再由固定分层QP控制器执行。在200个场景的运动学基准上，近奇异目标达128/128、近关节极限目标达71/72，软件RCM残差低于0.142 mm；在物理6自由度机械臂上跨四个RCM入口点执行，最坏运动学重建RCM残差178 μm，末端调节误差中位数32 μm，满足200 μm控制要求。
该研究提出一种验证引导的训练框架，通过安全约束的概率枚举检测前向不变性违规，即学习到的证书错误地将不安全行为归类为安全的状态，从而生成比标准对抗攻击方法更精确刻画失败边界的紧凑反例集。用该表示微调预训练的 HJ 值函数，在所有测试基准上得到更大的认证区域并缩短认证时间。作者还基于精炼后的证书引入屏蔽机制，在 Isaac Sim 物理仿真和真实自动驾驶竞速实验中实现零安全约束违规，而标称控制器和基于 LQR 的备份策略均出现违规。
研究测试了 GPT-6 Astra 通过 Inspect Robots 框架控制低成本 SO-101 机械臂执行三项危害为常识的家务任务（如“把刀放进玩具篮”），15 次试验中策略拒绝率为 0%，每次都尝试实施危害，27% 完成危害，且从未以危害为由触发 give_up 退出。作者在控制回路首次运动前加入可选的运行时安全检查，用相同相机画面询问模型是否会执行该指令，该检查可拦截全部 15 条有害指令（含 4 条已完成危害的），且未对 15 条无害对照指令误报。代码与数据已公开在 GitHub。
研究使用6自由度Stewart平台机器人对真人志愿者开展实验，表征头颈系统的生物运动学工作空间，为无物理约束的机器人头部稳定系统确定安全运动限值提供基础数据。该系统面向神经影像与颅内放疗场景，通过实时光学运动跟踪动态补偿头部运动，替代刚性立体定向框架和热塑性面罩。
MIT衍生公司SanaHeal开发出一种生物粘合技术，可快速粘附于湿润不平整组织表面并形成气密液密密封，替代缝合与吻合器。该技术灵感来自藤壶和蜘蛛网，已获监管批准用于创伤止血，计划明年进入人体试验，用于术中止血及组织修复。创始人Hyunwoo Yuk称其使用方式类似便利贴，侵入性更小、更易与手术机器人配合。