机器人与具身智能领域的论文与研究，保留来源、阶段和证据边界。
IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化内核搜索框架，为 Apple Silicon 的 MLX 构建了后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Metal/MLX 内核。
推荐理由：IBM Research 把 K-Search 扩展到 MLX，并给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计，读者可据此判断跨平台内核迁移的可行路径。
论文《Data Pyramid for Embodied Manipulation》将具身机器人学习数据组织为五类互补来源的金字塔，包括真实机器人数据、UMI 风格数据、第一人称与第三人称视角数据、仿真数据和通用视觉语言数据。
推荐理由：论文把具身数据来源整理成五层金字塔，并梳理各类数据配方与基础模型能力之间的对应关系。
上海新智具身智能（NeoteAI）联合复旦大学可信具身智能研究院发布 N0 系列三份技术报告，数据与模型均开源。
推荐理由：三份报告分别给出触觉数据底座、VLA 触觉预判和世界模型触觉预测，可对照看触觉如何接入现有技术路线。
ReflectWorld-MM 是一个面向开放视频流的实体导向多模态记忆系统，用分层长期记忆围绕持续存在的实体组织观察，以改进跨时间的跟踪与推理。系统包含三部分：在有限短期记忆下把音视频流转化为实体解析观察的感知前端、基于人类记忆理论的分层长期记忆（耦合多尺度情景记忆、演进的实体中心语义记忆与程序性记忆），以及可接入现成助手的完整实现。
推荐理由：论文提出面向开放视频流的实体导向多模态记忆系统，读者可了解其分层记忆结构与六项基准表现。
作者提出 Interactive World Simulator，一种动作条件视频预测模型，在像素空间预测后续帧，不含物理引擎，可在单张 RTX 4090 上以 15 FPS 交互运行超过 10 分钟。
推荐理由：作者用同一批策略在仿真与真机上的评分对比，给出世界模型能否替代真机评测与数据采集的一手证据。
论文提出机器人中心点图（robot-centric pointmaps），像素存储场景点在机器人坐标系下的三维坐标，从而对齐视觉观测与机器人坐标系动作，缓解 VLA 中相机视角与动作定义之间的坐标系错配。
推荐理由：论文提出以机器人坐标系点图替代相机视角输入，读者可了解跨视角泛化在仿真与真机上的验证方式。
Amazon 与密歇根大学提出 HydroShear，在 hydroelastic 接触模型上加入路径依赖力追踪，让仿真器准确建模触觉剪切力，从而完全在仿真中训练接触密集的操作策略。
推荐理由：HydroShear 用路径依赖力追踪补上触觉剪切仿真，读者可了解仿真训练策略零改动迁移真机的做法与对比结果。
AlayaWorld 是一个开源全栈框架，用于构建可实时交互的生成式世界，支持自由导航及战斗、施法、召唤怪物等多样动作。该框架统一了数据准备、模型架构、训练、推理加速与部署，并开源可复现管线、参考实现、评测工具与文档。论文称其基于游戏录像和真实视频训练，可捕捉多样视觉外观与物理动态，为游戏之外的具身智能等交互应用提供机会。
推荐理由：论文给出可复现的视频世界模型全栈框架，读者可了解其模块化架构与开源管线如何支撑实时交互生成。
论文提出 RynnWorld-Teleop，一种动作条件世界模型，用生成式世界模型替代实体机器人实现数字遥操作，将操作者手部姿态流转化为机器人视角的高保真视频，并作为与本体无关的动作标签经重定向迁移到任意目标机器人。
推荐理由：论文提出用生成式世界模型替代实体机器人采集数据，读者可了解数字遥操作如何解耦硬件约束并生成可迁移轨迹。
RynnWorld-4D 是一个多模态 4D 世界模型，可从单张 RGB-D 图像和语言指令出发，在统一扩散过程中同步生成未来的 RGB 帧、深度图和光流。其三分支架构结合跨模态注意力与逐帧 3D RoPE，并配套超过 2.544 亿帧的 Rynn4DDataset 1.0 数据集。
推荐理由：论文提出用同步 RGB、深度与光流构建 4D 世界模型，并给出策略头与大规模数据集，可供世界模型与操作研究者参考。
LingBot-VLA 2.0 在 LingBot-VLA 基础上从三方面改进：重构数据处理流程并预训练约 6 万小时数据，含 5 万小时覆盖 20 种机器人构型的轨迹和 1 万小时第一人称人类视频；动作空间扩展到头部、腰部、移动底盘和灵巧手的自由度；引入视频表示模型与深度估计模型做未来预测的代理任务以增强时序推理。
推荐理由：论文给出 LingBot-VLA 2.0 在数据规模、动作空间与预测建模三方面的改动，可了解 VLA 落地差距的一种应对思路。
Image2Sim 是一个实时神经仿真框架，可从带位姿的 RGB-D 图像序列构建可交互的具身导航环境。相关代码与具体使用说明已在 GitHub 页面发布。作者感谢 Gim Hee Lee 教授的指导，以及阿里巴巴、香港科技大学的 Yinghao Xu 教授提供的 64 张 H20 GPU 支持。
推荐理由：Image2Sim 用带位姿的 RGB-D 序列生成可交互导航环境，读者可了解神经仿真如何降低具身导航的数据门槛。
GaP 是一种图即策略（Graph-as-Policy）多智能体编码框架，从模块化开放机器人技能库（MORSL）生成含感知、规划和控制节点的有向计算图，并构建内部仿真环境并行演练不同图以迭代优化结构与参数，提升成功率和吞吐量。
推荐理由：论文提出用多智能体编码生成计算图并并行仿真迭代，为变异性自动化任务提供可复用的可靠性思路。
论文提出 SVA（Search, Value, and Act）框架，将动作生成与后果评估解耦，为冻结的 VLA 策略引入长期后果感知。SVA 先用蒙特卡洛树搜索在仿真中探索 VLA 输出分布并收集带经验回报的轨迹，再蒸馏为轻量 Q 值模型，部署时由冻结 VLA 提出多个候选、评估器选出不确定性正则化后 Q 值最高的动作，无需仿真器。
推荐理由：论文提出冻结 VLA 的动作评估框架，用树搜索蒸馏 Q 值模型，读者可了解测试时扩展的替代思路。
英伟达 GEAR 联合李飞飞团队、佐治亚理工大学等机构发布 Real2Sim 系统 SimFoundry，只需一段真实世界 RGB 视频即可自动生成可交互、可训练、可评测的机器人仿真环境。
推荐理由：英伟达 GEAR 与李飞飞团队等提出 Real2Sim 系统，用一段视频自动扩展仿真训练数据，读者可了解其闭环思路与实验结论。
NVIDIA Research 在 CVPR 展示三篇论文：首个零样本抓取基础模型 GraspGen-X 基于 20 亿次仿真抓取训练，可为未见过的夹爪和物体生成抓取位姿。
推荐理由：三篇论文分别覆盖零样本抓取、自动驾驶推理加速与虚拟环境智能体训练，可了解规模化训练如何提升跨场景泛化。
BAIR 提出 GRASP，一种面向学习动力学世界模型的梯度规划器，通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、对状态迭代加噪探索，并重塑梯度只依赖动作雅可比。
推荐理由：GRASP 把长时程规划拆成可并行的时间步并绕开脆弱的状态梯度，Push-T 上成功率与耗时对比给出了可参考的量化差异。
NVIDIA 开发者博客介绍 R²D²，一种借助 NVIDIA Isaac Lab 扩展多模态机器人学习的方法。文章指出真实世界采集数据昂贵、缓慢且危险，难以安全训练高速碰撞或硬件故障等风险场景，且真实数据通常偏向正常条件。原文正文在此处截断，未给出 R²D² 的具体方法、数据规模或实验结果。
推荐理由：介绍 R²D² 如何借助 Isaac Lab 在仿真中扩展多模态机器人学习，可了解其应对真实数据采集难题的思路。
Skild AI 提出通过观看人类视频学习新技能的方法，仅需不到 1 小时机器人数据即可微调模型完成新任务。该方法针对遥操作在数据多样性和规模上的局限，尝试用已存在的人类视频数据跨越不同本体形态之间的差异。Skild AI 认为这能改变机器人数据瓶颈，使基础模型的可扩展任务学习成为可能。
推荐理由：Skild AI 提出从人类视频学习技能的方法，读者可了解其如何用少量机器人数据跨越形态差异。
BAIR 博客介绍了一种不基于时序差分（TD）学习的强化学习范式：分治价值学习，并给出具体算法 Transitive RL（TRL）。
推荐理由：作者以第一人称梳理分治价值学习如何绕开 TD 的误差累积，并给出在 OGBench 长程任务上的对比结果。