银河通用与清华 LATENT：用不完美人类数据让 Unitree G1 学会网球对打
IROS 2026 上，银河通用 GaLbot 团队与清华大学、北京大学、上海启智研究院和上海人工智能实验室提出 LATENT，让 Unitree G1 从 5 名业余球员在 3米×5米区域采集的约 5 小时不完美动作数据中学习网球能力。
推荐理由：文中给出成功率、消融和真机限定条件，读者可据此判断该方法的真实能力边界。
#宇树
雷锋网精选AI 评分6464 Hugging Face 每日论文精选AI 评分6464 Long-WAM：扩展世界-动作模型上下文的模型系统框架
Long-WAM 提出在实时控制约束下扩展因果世界-动作模型上下文的模型系统框架，核心发现是访问历史不等于使用历史，更长历史只有在视频底座经自回归预训练时才显著见效。
推荐理由：论文用对照实验说明自回归预训练的视频底座才让长历史真正转化为成功率提升，可为世界模型选型提供依据。
arXiv cs.RO 机器人学精选AI 评分6060 Flash-WAM 提出模态感知步蒸馏，将世界动作模型推理压缩到单步
Flash-WAM 提出模态感知的步蒸馏框架，针对动作流低噪声区间采用线性梯度缩放参数化、视频流高噪声区间采用保方差参数化，把世界动作模型推理压缩到每个模态单步。
推荐理由：论文给出了动作流与视频流噪声分布不对称的结构性分析，做世界动作模型实时推理的团队可据此选择一致性函数参数化。
arXiv cs.RO 机器人学精选AI 评分5858 人形机器人全身运动持续学习：Similarity-guided LoRA-PNN 防止灾难性遗忘
提出 Similarity-guided LoRA-PNN，用渐进式神经网络策略结合轻量 LoRA，在顺序任务流中让人形全身控制器持续学习而不遗忘已掌握技能。基于动态时间规整与最优传输的两级运动相似度决定复用哪个先验技能并分配新容量，在六个顺序学习技能类别上取得最佳前向迁移 0.125 与最高平均准确率，节省最多 94.5% 可训练参数和 40.8% 训练时间。
已经到底了