发布方将纽约/新泽西地区的20个真实场景扫描转化为可运行的、带物理仿真的机器人仿真环境，相关数据集已在Hugging Face上发布。标题未说明所用仿真平台、物理引擎、场景类型及数据集规模等细节。
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arXiv 2604.24033v2 提出事件相机状态估计基准框架 EvSLAM，覆盖多种数据采集平台、极端光照场景与挑战性运动模式，并给出面向移动机器人的高速机动严格定义及新评估指标。作者指出，现有事件相机 VO/VIO 方法多局限于贴近结构的正面平行快速晃动或纯三自由度旋转假设，无法泛化到线速度与角速度均可能较大的 6-DoF 剧烈机动，且当前公开数据集存在不足。该框架对 SOTA 方法进行基准测试，用于评估事件相机方案的实际运行极限。
该论文提出 SCOPE 框架，用于自动生成多样且可执行的 TAMP（任务与运动规划）数据集，以缓解 LLM 微调所需高质量数据稀缺的问题。SCOPE 引入多级多样性指标以最大化场景信息熵，并设计计划反馈纠错流水线，将规划器执行失败作为反馈信号回溯修正场景图中的逻辑不一致，保证物理可行性。实验显示，SCOPE 对错误场景图更鲁棒、生成数据质量更高；用其数据微调的 TAMP 模型成功率较使用 DELTA（基于 PDDL 的先进规划器）生成数据微调的模型绝对提升 12.33%。
论文提出三种对机器人控制进行数学抽象建模的数据生成流程，用其程序化生成的合成数据预训练 Transformer，在未接触任何真实机器人行为的情况下，于未见过的物理机器人任务上取得非平凡的零样本动作预测性能，且专用控制先验优于通用因果先验。与算力匹配的真实机器人数据基线相比，后者仅在自身训练过的数据集上占优。作者据此认为，程序化生成的数学抽象可作为昂贵具身数据采集的潜在补充。
研究提出EBV-CAN视觉-语言策略，将一张初始全局鸟瞰静态图像与实时内窥镜观测、电机状态结合，通过三个监督式语义查询在缓存图像上定位末端、下一路点和指令目标，再由残差表示预测弯曲与插入指令。配套VLCA数据集包含517次演示、7.5万动作样本、95.8万空间条目和9.3万条剩余路线记录。50个留出回合中末端坐标与路点定位准确率为97.5%和94.8%；1920次物理试验中EBV-CAN成功183/240（76.25%），而离线MAE最低的GRU-BC物理成功率仅1/240。
至知创新研究院（IQuest Research）公开IQuest-Q1完整技术报告《IQuest-Q1: Advancing Foundation Capabilities for Agentic CLI Systems》。该模型为320B总参数、15B激活参数的开源模型，面向代码开发、命令行交互与复杂Agent任务。报告给出30项Benchmark成绩，对照模型包括Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol，并披露训练细节，包括100万道实战题与防AI作弊机制。此前实测场景包括6个路口早高峰调度、双11仓库8台搬运机器人调度、24层写字楼电梯调度。
论文提出仅用RGB-D相机的低成本自主框架TrackDeform3D，用于采集可变形物体的3D关键点数据：方法识别3D关键点并跟踪其轨迹，引入运动一致性约束生成时间平滑、几何一致的数据。在多种物体类别上与多个先进跟踪方法对比，几何与跟踪精度均有一致提升。基于该框架发布的数据集包含6个可变形物体、总计110分钟轨迹数据。
研究提出集体经验学习（CEL）范式：已部署机器人汇集自身执行经验，用于更新共享策略并回传车队，无需额外专家演示或纠正动作。其实现方式为失败引导的经验检索微调（FERT），并配套容错异步训练系统（FATS）协调机器人执行、云端推理与策略优化。在五个真实操作任务上，策略成功率达 93.3%–99.2%（每任务 120 次试验，评估机器人未参与训练数据采集）；多阶段手机包装任务中，96 台机器人将成功率从 79.2% 提升至 98.3%。
研究团队发布 HumanVerse 数据集，包含 500 小时开源世界人类移动操作数据，将第一人称视频与同步的身体和手部运动配对。其人类到人形机器人流程对齐相机视角与手臂外观，并离线优化运动参考和控制器输入以降低末端执行器误差。该流程在宇树 G1 上完成零样本迁移验证，无需目标任务的机器人演示。基于此训练的全身移动操作基础模型 λ₀ 在 SIMPLE 上成功率达 90.0%，真实世界移动操作任务平均成功率 62.5%。
arXiv 发布 WorldOracle 基准（编号 2610.18826v3），用于将动作条件世界模型（ACWM）与成对的真实世界执行进行对比：给定相同初始观测和低层动作序列，检验预测 rollout 是否复现真实物理后果与任务状态转移。评估含物理状态正确性、交互空间对齐、关键交互区域保真度、多视角动作一致性四个维度，配套覆盖不同交互动态与具身形态的真实世界训练/评估套件，情节为长时多段且包含成功与失败执行。在七个代表性 ACWM 上的实验显示各模型优势与失败模式存在差异，数据集、评估代码与排行榜已公开。
研究团队发布RoboCap，一顶重250克、搭载6个摄像头和双IMU的帽子，用于在真实环境中采集第一人称操作数据，并配套推出与设备无关的3D算法套件Grounded API。报告称，硬件、标定与3D算法协同后，其SLAM在多种场景与设备配置下、深度估计在第一人称场景下、手部追踪在适配第三方设备时，均在公开基准上达到当前最优性能。
研究团队发布开源平台 PolyUMI，其轻量无线手持夹爪可同步采集腕部相机、光学触觉、接触音频与本体感觉数据，无需外接工作站；同一传感手指可转移至机器人末端执行器，保持演示采集与策略执行间的传感几何一致。配套提出 token 级多模态策略 VisTA，跨传感器与时间整合信息以预测接触感知动作。在物体推理、滑动控制与接触丰富操作实验中，触觉与音频提供了视觉之外的任务相关信息，VisTA 与现有多模态策略相比具有竞争力或更优。
该数据集在活跃建筑工地采集，覆盖十层楼、为期八个月的施工周期，共包含 30 段 360 相机与 IMU 的视觉惯性序列，场景含可变光照、移动工人、快速运动和重复结构。真值轨迹由刚性固定在 360 相机上的 LiDAR-惯性 SLAM 系统采集。配套挑战赛中 SLAM 赛道有 62 支队伍参加，楼层平面图定位赛道仅 22 支。数据集与挑战赛信息发布于 hilti-trimble-challenge.com/dataset-2026。
研究团队构建了面向农业机器人的视觉-语言导航基准 A2A，包含 6 类农业场景、1,560 个回合，指令为逐步格式、动作为连续环境。在 A2A 上评估现有 VLN 方法发现，这些方法在短指令上表现良好、长指令上表现较差。为此作者设计 STL 模块，将复杂指令分解为简单子任务，并集成到 NavGPT 主干形成 AgriVLN，使成功率从 0.33 提升至 0.47，导航误差从 2.76 米小幅增至 2.91 米。代码已开源于 GitHub。
智元机器人发布 AgiBot World 平台，覆盖 5 个部署场景、217 项任务、超 100 万条轨迹，数据规模较现有数据集提升一个数量级；采集流程标准化并引入人工在环验证，可从夹爪扩展至灵巧手与视触觉传感器。基于该数据训练的通用策略 GO-1 采用潜在动作表示，在域内与分布外场景平均性能较 Open X-Embodiment 预训练策略提升 30%，复杂真实任务成功率超 60%，较 RDT 方法高 32%。数据集、工具与模型均已开源。
论文提出在上肢假肢视觉抓取流水线中加入激光笔作为物体消歧机制，并对识别可抓取部位的深度卷积网络进行重训练；同时用混合现实策略复用现有高质量分割掩码，程序化生成真实感图像以扩展场景覆盖。实验显示，该流水线在保持计算成本不变的前提下，目标消歧准确率较现有方案最高提升9%。
DONIC 是首个跨操作类别与人体运动来源联合训练的通用双臂灵巧跟踪器，配套发布 BiHOI 多视角数据集，含 1,575 条序列、覆盖 229 个物体，重建交互被重定向为机器人参考。方法将近端策略优化与行为克隆置于反馈循环中，把验证成功的执行回收为训练演示，并以物体为中心的每手奖励和 Clip-Centered Advantages 支持单一策略跨异构参考学习。无需微调，单个检查点在训练物体未见轨迹上成功率 86.79%，留出物体上 57.32%，分别超过最先进双臂跟踪基线 77.36 和 45.73 个百分点。
arXiv 2610.29829v1 提出将物理AI的零样本泛化定义为对部署分布的覆盖，并指出同一采集者的更多样本只能缓慢缩小未见区域，而每个新贡献者都能扩展该区域。作者据此提出机器人动作共享潜在空间，结合多模态对齐、生成式增强与噪声标签学习，并以标准易用机器人 Origami 上的开发者社区作为多样数据来源，最后给出将真实机器人零样本成功率与数据多样性关联的可检验假设和评估协议。