提出DERAIL攻击框架，利用生成驾驶规划中的评分头漏洞，导致安全性显著下降（碰撞率达50%）。

Halima Bouzidi, Mboutidem Ekemini Mkpong, Haoyu Liu 等

HUMEMBR通过连续记忆与检索机制，模型化人类长周期行为，提升机器人长远推理能力。

Samira Huber, Klaas Pelzer, Duc M. Nguyen 等

提出层次化导航框架，结合跨图记忆与视点规划，提升无人机目标定位性能。

Junjie Gao, Yuqi Chen, Yongzhou Pan 等

CI-MSE通过关注关键任务段，显著提高了离线验证与真实表现的相关性。

Haoxu Huang, Tongsam Zheng, Yifan Chen 等

提出基于结构分析概念的记忆框架，提升长时程机器人操控的对象追踪与技能重用。

Mingyang Sun, Xiujian Liang, Jiude Wei 等

TacGen结合视觉-触觉对比和Latent生成，有效缓解触觉数据稀缺，提升物理属性表征。

Wanghao Ye, Aarosh Das, Sihan Chen 等

Human2Any通过对象交互先验实现人类视频到机器人操作的跨形态迁移，无需真实机器人示范。

Shuo Cheng, Chuye Zhang, Alfred Cueva 等

PA-BiCoop框架在RLBench2任务中平均提升48%，在现实任务中提升50%。

Bai Qicheng, Wang Ziru, Ma Teli 等

LocalNav通过蒸馏前沿VLM和强化学习，实现嵌入式设备上的目标导航，推理延迟减少82.8%。

Nicolas Baumann, Liam Boyle, Pu Deng 等

RouterVLA利用烟雾测试作为监督信号，通过 outcome-disjoint 交叉拟合提升异构VLA策略选择成功率，从0.4686提升至0.6149。

Xingyu Ren, Chugang Yi, Ge Ma 等

PlanRL结合Frenet坐标系与多项式轨迹规划，提升自主驾驶的可解释性与性能。

Joonhee Lim, Yongjae Lee, Jangho Shin 等

Play2Perfect通过在多样对象上进行游戏预训练，实现精确装配，提升33倍样本效率。

Tyler Ga Wei Lum, Kushal Kedia, C. Karen Liu 等

ASSCG通过RWKV骨干实现快慢系统自适应门控，在nuPlan Hard20上提升2.28分并减少60%延迟。

Sining Ang, Yuan Chen, Liu Haiyan 等

RAVEN利用视觉嵌入作为长时记忆，实现机器人长距离推理与导航。

Yixun Hu, Zhicheng Zheng, Lihan Zha 等

提出ReTVL，通过利用重试事件作为稀疏监督，捕捉局部错误与修正行为，显著优于基于单调进展的模型。

Xinyao Qin, Junjie Lu, Kaixin Wang 等

提出一种优化引导扩散模型的方法，提升机器人控制的物理可行性，抓取任务成功率提高20%。

Sabrina Bodmer, René Zurbrügg, Tifanny Portela 等

See2Act结合扩散模型实现主动感知，训练中学习视点与动作的耦合，提升在遮挡环境中的机器人操控性能。

Kuancheng Wang, Vaibhav Saxena, Shuo Cheng 等

HoloAgent-0结合3D空间记忆与多层次机器人技能，实现长时程自主导航与操作。

Xiaolin Zhou, Liu Liu, Tingyang Xiao 等

DexTeleop-0通过触觉反馈优化双手操作，显著提高任务成功率。

Haichao Liu, Yuyao Jiang, Hyunsun Park 等

Humanoid-OmniOcc: 基于立体视觉的全景占用数据集，提升机器人导航安全性。

Xianda Guo, Bohao Zhang, Chenwei Huang 等