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Gemini Robotics 研究负责人：机器人仍处 GPT-2 阶段
Google DeepMind 的 Keerthana Gopalakrishnan 在访谈中称机器人仍处 GPT-2 时代，并拆解 Gemini Robotics 2 的三模型分层。
面向数据稀缺场景的非参数模仿学习新方法
研究者提出一种利用几何先验的非参数模仿学习方法，可在数据稀缺与异方差不确定性下实现快速适应，并在真实机器人操作任务中验证。
四足机器人负载交互中的柔顺运动控制框架
研究提出力感知运动框架，让四足机器人在负载受外部交互时，仅凭机载测量推断力并柔顺响应
接触引导加多评论家强化学习，让四足移动机械臂学会非抓握搬运
论文提出接触引导探索与多评论家强化学习方法，使四足机器人学会推箱、滚球等非抓取式移动操作并保持稳定。
MIT教授Russ Tedrake访谈：探讨具身智能与机器人技术爆发动因
MIT教授Russ Tedrake在访谈中分析人形机器人能力跃升原因，对比大行为模型与视觉语言动作模型，并分享仿真部署经验。
斯坦福提出DITTO单样本模仿学习框架，面向机械臂操作
斯坦福提出面向机械臂操作的DITTO框架，仅需一段人类演示视频即可完成单样本模仿学习。
arXiv 预印本集中讨论机器人精细操控与跨具身数据迁移
多篇 arXiv 预印本围绕精细双臂操控、视频数据迁移、施工导航与触觉风险编码等机器人操控与感知问题展开。
螃蟹机器人仿真握力测试：强化学习训练后由6.4N提升至12.72N
螃蟹机器人仿真握力测试显示，强化学习训练后握力由6.4N提升至12.72N，相关代码与配方已开源。
量化VLA泛化性恢复新方法PIVOT-Q发布
研究者提出PIVOT-Q方法，通过脆弱性感知的在线蒸馏，在仅使用7.4%状态预算下恢复量化VLA模型的泛化能力。
JESSI：基于多任务强化学习与概率感知的端到端安全社会导航框架
arXiv 论文提出 JESSI 端到端强化学习框架，直接从 LiDAR 生成控制指令，结合注意力感知模块实现社会合规导航。
清华团队开源 RPent：面向物理智能体的递归框架
清华团队牵头多机构开源 RPent，一个可接入多种大模型与 VLA 的物理智能体框架，其 Harness VLA 在 LIBERO-PRO 仿真评测中成功率达 92.63%。
LeHome 挑战赛参赛者分享双臂机器人叠衣的推理优化方案
参赛者 Ilia 复盘 LeHome Challenge 在线仿真轮，介绍奖励工程与推理时优化对双臂 SO-ARM101 叠衣成功率的作用。
DiVeR：面向VLA测试时扩展的决策关键验证器学习
DiVeR利用采样动作表征离散度估计决策关键性，对验证器学习重新加权，在LIBERO、RoboCasa及真实机器人上提升任务成功率。
开发者用Franka FR3备战美团具身智能挑战赛
开发者围绕美团低空经济与具身智能挑战赛，用Franka FR3验证点位可达并在MuJoCo仿真中跑通两个任务。
RATE：面向接触丰富机器人操作的风险感知触觉编码
研究者提出风险感知触觉编码RATE，通过学习任务条件下的交互风险表征，提升接触丰富机器人操作的任务成功率。
PNP具身笔记介绍Patch Policy：轻量化Transformer在机器人控制中表现优于大VLA
NYU库朗研究所、Meta-FAIR与AMI Labs联合提出Patch Policy，以轻量化Transformer在机器人实操控制上超过巨型VLA模型。
FERPO：前向熵正则化策略优化在连续控制与操作任务中取得竞争性表现
研究者提出FERPO，一种在线最大熵强化学习算法，不依赖critic对动作的梯度即可进行策略改进，在MuJoCo Playground和ManiSkill上实现竞争性能与样本效率提升。
开源螃蟹机器人Jumper仿真百米跑出2.15m/s
开源项目JumperEMW展示螃蟹机器人Jumper的仿真训练成果，在MuJoCo中经PPO迭代后跑出2.15m/s，代码与配方全部开源。
团队公开BEHAVIOR挑战赛夺冠方案 仿真训练机器人完成50项家务
一支团队在NeurIPS 2025的BEHAVIOR挑战赛中夺冠，并开源了在仿真中训练机器人完成50项家务任务的完整方案。
TacEx框架用触觉好奇心驱动机器人RL探索
苏黎世联邦理工等提出TacEx，将模型不确定性分解到触觉通道，引导机器人主动探索接触，无需任务奖励即可学习抓取。
研究提出可识别子运动分解方法Sub-ID
研究提出时空核相关可识别性准则与Sub-ID方法，可从三维长时程手部轨迹中分解子运动，服务于运动控制与模仿学习。
Intrinsic 通过 GitHub 发布开源机器人工具包 Core
Intrinsic 发布开源工具包 Core，基于 ROS 提供姿态估计、运动规划与仿真等模块，采用 Apache 2.0 许可。
斯坦福HomeBody项目：GPT-6 Astra调用技能库控制宇树G1完成厨房整理
斯坦福团队HomeBody项目让GPT-6 Astra以工具调用方式调度宇树G1的技能库，无需为新厨房重新训练动作策略即可完成物品归置与取药任务。
GM-Loco：人形机器人颗粒地形自适应行走与跳跃
Georgia Tech提出GM-Loco，融合三维阻力理论与强化学习，使人形机器人在沙地等颗粒地形上自适应行走、奔跑与跳跃。