PRISM：通过物理驱动的噪声解耦与语义几何协作学习真实深度
该论文提出PRISM框架，将深度噪声解耦为感知失效和测量不准确两种模态，利用3D视觉基础模型特征作为空间语义先验。实验表明，PRISM在嘈杂深度合成中达到最先进保真度，并在下游机器人实验中实现92.1%的平均成功率。
推荐理由：将深度噪声解耦为感知失效和测量不准确两种模态，为机器人在真实世界中的感知提供了新思路。
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arXiv · cs.RO精选AI 评分7070
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 智能体缓存工程研究
Tianyu Fu等人提出了一种新的缓存工程方案，允许智能体直接控制KV缓存而不修改轨迹或重新填充保留上下文。实验显示，该方案在基准测试中平均提高1.7分，降低27.7%成本，并实现1.2倍输出吞吐量和1.5倍P95请求延迟加速。
推荐理由：通过直接控制KV缓存而非修改轨迹，解决了智能体长任务中的缓存效率问题，但历史依赖性给服务引擎带来新挑战。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 学习机器人元推理：实时控制的自适应计算预算
本文提出了一种将最优计算预算识别为半马尔可夫决策过程的方法，训练强化学习策略根据当前状态、执行计划和规划器统计信息动态调整计算时间。该方法在地面机器人导航、敏捷四旋翼飞行和接触密集操作任务中均优于固定基准方案。
推荐理由：将计算预算优化建模为半马尔可夫决策过程，让机器人根据场景动态调整推理资源，解决了固定预算在关键场景下的局限性。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7070 CoDA: 数据引擎与行动策略的协同进化
Tianjiao Yu提出CoDA框架，让模拟数据引擎和行动策略通过共享异构记忆协同进化，在四个操作任务家族中，将分布外成功率从5.3%提升至27.6%，超过最强闭环基线9.5个百分点。在LIBERO-Pro上，15轮生成和训练使位置扰动下的成功率从25%提升到84%，指令扰动下从1%提升到76%。
推荐理由：CoDA框架通过数据引擎与行动策略协同进化，显著提升了机器人在分布外任务中的成功率。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7575 Spark-0：面向机器人灵巧操作的空间对齐触觉预训练扩展研究
研究人员提出Spark-0模型，结合视觉-触觉-语言-动作(VTLA)多模态信息，通过1000小时的HumanTouch数据集进行预训练，在Ego Humanoid Manipulation Benchmark和SparkArena任务中取得最高成功率，触觉信息不仅作为策略输入，还成为灵巧视觉运动预训练的可扩展监督。
推荐理由：研究通过大规模触觉预训练提升了机器人在灵巧操作中的成功率，提供了新的监督方法。
已经到底了