XoNav 是一种四执行器髋部外骨骼，通过矢状面执行器提供前进与两级制动提示、额状面执行器提供两级转向提示，将导航引导直接施加于髋关节。基于双侧 LSTM 的步态分类器使用两个大腿 IMU，对未见用户召回率 95.2-97.9%，支撑相到摆动相、摆动相到支撑相的平均检测延迟分别为 38.6 和 63.1 毫秒。约束人在回路贝叶斯优化个性化制动与转向参数，最强制动提示低于安全限值的 53%。蒙眼绿野仙踪试验中，参与者 98.8% 的行走距离保持在 0.75 米宽通道内，平均前进速度每轮提升 4.9%；结合穿戴摄像头、RTAB-Map 与 Nav2 还完成了自主导航及绕行未建图障碍物的可行性研究。
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研究提出一种面向自闭症谱系障碍（ASD）教育场景的半自主机器人方法：配备摄像头的机器人通过基于视觉的大语言模型，将鞋盒任务（Shoebox Tasks）的照片转换为PDDL规划域描述，并生成动作计划。团队在Nao人形机器人上实现机器人接口，可自主执行多种鞋盒任务，并通过动作演示、语音指令或手势提示下一步或报告检测到的失败。求解器仅以拍摄图像为输入，教师无需编程；经适配的接口可集成到多种教育机器人中。
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。
该论文针对线性组合分数的扩散策略提出一种可直接插入的分数去相关辅助损失，动机来自投影组合理论，通过直接惩罚各组件噪声预测之间的重叠来促使因子专门化，几乎不改动架构、不增加计算开销。作者在多个基准上验证，该损失持续减少组件间可测量的重复计数、改善任务分解，并在不损害多任务性能的前提下产生行为上有意义的专门化。
DexGraspFlow 提出条件连杆级 SE(3) 流匹配框架，融合局部物体几何、连杆几何与运动学树距离导出的注意力偏置，用双流 DiT 建模连杆—连杆与连杆—物体交互，联合学习平移与旋转速度场并积分生成连杆位姿，再经逆运动学恢复关节构型。在三款机器人手、30 组物体—手部配对上，平均仿真成功率 95.33%，含逆运动学的平均生成延迟较当前最优基线低约 49%。模型对七种去指变体与掌心朝向引导实现零样本适应；针对部署手部训练的模型在 100 次真机抓取中成功率 91%。
该论文提出一种实时交互感知框架，利用嵌入式电容传感，使仿壁虎干黏附界面在黏附全周期内估计接触状态，并将状态划分为空闲、接近、接触、啮合、脱离五类。研究用实验采集并增强的传感器数据，对比评估了六种适合嵌入式部署的轻量机器学习模型，其中随机森林离线分类准确率最高，达95.65%。在线部署时，随机森林结合规则状态机将准确率从78.02%提升至93.14%，宏F1为0.9343，推理周期53毫秒。
研究团队构建统一数据流水线，将机器人操作记录与多来源视觉数据结合，自动标注后转为可验证的定位监督信号，生成约150万样本。基于Qwen3.5-9B微调得到ACE-Brain-0.6，在7个公开定位基准中的4个上超过GPT-6 Astra，总体平均分75.41对73.68。在固定微调设置下，随数据版本扩充覆盖更多定位场景，总体定位性能持续提升。
作者提出具身恢复重规划环境ERR-Env，为任务进度与执行错误提供反馈，并构建覆盖正常、中间与错误状态的留出任务基准ERR-Bench。其在线强化学习方法AGT-GSPO结合回合级奖励与动作分组优势估计，训练出2B参数的具身VLM ERR-VLM。在ERR-Bench上，ERR-VLM的无错误完成严格成功率提升10.25个百分点，恢复率提升22.95个百分点；评估还显示多种VLM的任务进度与执行可靠性存在不匹配。
研究者提出 Embodied Playground 基准，用于评估基础模型智能体在长时程任务中协调物理、策略与空间推理的能力，要求智能体跟踪任务进度、满足中间约束并依据执行反馈修订计划。该基准包含 410 个任务环境，覆盖基础操作、序列谜题与多阶段家务活动，并从中整理出跨 5 个套件、16 种任务类型的 100 个代表性任务 EP-100，以及 EP-Easy、EP-Hard 难度划分和 20 个任务的精简版 EP-20。共享协议规定了观测与工具访问、资源预算、重复试验，以及对目标完成、规则合规和物理有效性的独立检查。
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做预测：给定预测查询后，模型收集最多 1 万条历史样本作为上下文，单次前向传播输出流失、需求或欺诈等结果，无需任务特定训练、特征工程或表展平。在 15 个数据库的 41 项任务上，它超过监督式关系深度学习模型和专家特征工程的梯度提升树流水线；在 SAP SALT 基准上，其平均倒数排名（MRR）比 AutoGluon 集成高 8%。模型可扩展至 5000 亿行以上数据库，通过 NVIDIA 开源 GPU 原生结构化数据模型库或 NVIDIA NIM 提供。
Hugging Face 发布 TorchTPU，为 PyTorch 增加 TPU 原生后端，Transformers、Diffusers 和 Kernels 可直接在 TPU 上运行，无需再经 torch_xla 或 Optimum TPU。安装命令为 pip install torch-tpu 并指定 PyTorch CPU 构建索引；Transformers 中传 device_map="tpu" 即可加载模型，Diffusers 中 pipe.to("tpu") 即可推理。TorchTPU 附带为 TPU 调优的 Pallas 内核、分布式训练支持和 torch.compile 集成。
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。
Isaac Lab 文档发布 Newton WebAssembly 仿真的浏览器交互演示包，包含预构建仿真、浏览器查看器与导出器源码，归档以提交命名并校验 SHA-256，作为永久包容器后续更新只增资产不新建编号发布。本地预览需下载归档后运行 python -m http.server 8000 --directory site 并访问 /interactive/；运行演示仅需浏览器，重建物理需固定版本 Newton Web 编译器与 Emscripten。发布流程复用 interactive-releases 分支，在官方仓库创建该分支需管理员按分支创建规则执行。
Isaac Lab 发布 v3.0.0 正式版，作为新项目及从 2.x 迁移的推荐基线。新版本提供跨多种物理、渲染与可视化后端的统一任务 API，支持基于 Newton 与 OV 库后端的无 Kit 执行和 Warp 原生数据通路。Newton 为 Warp 原生物理后端，含 MuJoCo-Warp、VBD、MPM 求解器路径，可支持刚体、可变形体与粒子；Isaac Sim 变为可选组件。版本适配 Isaac Sim 6.2、Python 3.12、PyTorch 2.11（CUDA 13.0）、Warp 1.17、Newton 1.6.1 与 RSL-RL 5.5.1。
研究提出在标准腹腔镜器械上安装传感器记录外科医生操作，无需机器人采集演示即可训练双臂手术策略，并在活兔上完成阑尾切除术。
提出统一多模态世界模型 Thinker-WM，用共享 Transformer 联合建模 RGB、深度与机器人动作，支持多种生成与策略推理功能，并在三个具身世界模型榜单排名第一。
研究提出免训练智能体循环，让视觉语言模型用标记工具计数，并按儿童计数发展原则审计其串行视觉推理过程。
论文系统评测 GPT-6 Astra 的闭环机器人操控能力，发现语义推理与物理执行存在明显差距，并提出几何约束新基准 LIBERO-GeoMotion，零样本成功率仅 11.1%。
论文在HighwayEnv测试台上受控评估LLM驾驶智能体的经验记忆，发现已报告的增益主要来自预热池抽样，且未超过token匹配填充对照。