来源：公众号“鼓捣AI” 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MmRkJpvzaQx-tkdCEi7PLQ 在无人机领域，一个长期存在的悖论是：如何既保证安全，又实现极致的敏捷？ 传统的无人机飞行控制器，无论是基于模型还是基于学习，都像是在“开卷考试”。它们依赖于精确的仿真训练和系统辨识，一旦部署到现实世界，就只能固守一套“标准答案”。当遇到未预料到的情况，比如电池老...

来源:公众号"北京中关村学院” 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YfC_vc-I6xebAR1_tlZa4Q 近日，机器人领域顶级学术会议 Robotics: Science and Systems (RSS) 2026 公布录用结果，今年会议仅接收了210篇论文。北京中关村学院与清华大学、无问芯穹等联合团队的两项成果成功入选，充分展现了该团队在强化学习算法及系统...

来源：公众号“AI泡哥” 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/TfCQH_PT8jItqCZDBSugPw 转眼 2026 年已经过了一半了，robotics 相关会议也陆续进入一个很适合阶段性回顾的时间点：AAAI 2026，ICLR 2026已经结束了，ICML 2026 和RSS 2026 的 accepted papers 也已经公布，ICRA 2026（20...

近日，蚂蚁灵波科技与香港科技大学等高校合作完成的研究论文 《Causal World Modeling for Robot Control》被国际机器人顶级学术会议 Robotics: Science and Systems（RSS）2026 接收。 RSS 是全球机器人领域公认的顶级学术会议之一，长期关注机器人学习、控制、感知、规划与系统等前沿方向，录用标准严格。论文被 RSS 接收，意味...

来源：机器人解剖师 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/t-27VnWDfrcyJ8gz72CmoQ RSS 2026近期在澳大利亚召开，会上颁布了最佳论文《FlashSAC: Fast and Stable Off-Policy Reinforcement Learning for High-Dimensional Robot Control》，改文章提出高效强...

来源：具身江河 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/prlEip4pav6iyOtw95BIuw 导语 传统具身强化学习受限于真实世界交互成本高、复位繁琐及安全隐患，难以高效提升VLA模型在复杂动态任务中的鲁棒性。RISE框架通过构建解耦的“组合式世界模型”，将动力学预测与价值评估分离，实现了完全在想象空间中的高效在线强化学习。该方法避免了高昂的物理试错，在传送带...

来源：RoboPaperHub 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gEEALnYbNF5phOmDpvfF_A 长时程操控里，单步动作预测易随时间漂移，动作条件视频模型又常因误差累积或推理过慢难以闭环。RSS 2026多篇工作把世界模型接到策略链路：用中间视觉状态稳住目标条件控制，或以可交互模拟器与想象推演支撑长视界训练与自改进。长时程操控不仅依赖部署阶段的想象...

来源： 无问芯穹 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YEUdWcZDIKU4as3Txs5Q6Q近日，国际顶级学术会议 CVPR 2026 与 RSS 2026 先后公布录用结果。无问芯穹与清华大学等联合团队三项研究成果成功入选，其中一项获选为 CVPR 2026 Oral，两项被 RSS 2026 录用。此次“顶会三连中”充分展现了双方在强化学习算法及系统、具...

来源：深蓝具身智能 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qjhBjBqTYHcfnndPFNVb-g RSS 2026释放明确信号——集体“回归物理” 作为机器人领域公认最具学术影响力的国际会议之一，今年 RSS 录用210篇，接收率不足 30%（比去年略高2%）。 最近RSS官方也最终公布了获奖论文的Final List；以及获得 Outstanding Pap...

这是 RSS 2026 Data-Centric Robotics Workshop 的收尾环节，包含两篇 spotlight 报告和最后的圆桌讨论。表面看，大家聊的是“机器人到底该喂什么数据”；真正有意思的，是四位讲者在三个问题上没能达成一致——数据金字塔的依赖关系是不是“底层撬动上层”、零样本能力有没有天花板、以及我们是不是集体漏采了最关键的力觉数据。Adam Wei（MIT CSAIL...