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RAPID：从演示中进行机器人智能体编程
RAPID: Robot Agentic Programming from Demonstrations
摘要显示，RAPID 面向机器人系统提出「从演示进行机器人智能体编程」方法，仅凭一次视觉人类演示，即可自动生成、验证并迭代优化机器人程序。其智能体循环依赖可测试任务规范、动作原语与可交互执行验证环境，三者均由演示自动推断。RAPID 采用以物体为中心的关系式程序表示，将动作原语表达为实现物体级运动效果的轨迹优化程序，并通过关系约束在运行时组合，从而提升跨物体位姿、形状、材质与环境的泛化能力。
意义：该方法把编码智能体的自动验证与迭代能力引入机器人编程，降低示教门槛，并为可复用、可泛化的机器人技能生成提供新范式。
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PointZero：用于学习可迁移3D动力学的3D点轨迹补全
PointZero: 3D Point Track Completion for Learning Transferable 3D Dynamics
摘要显示，该研究提出将三维点轨迹补全作为预训练目标，在无需机器人动作标签的情况下学习可迁移的三维动力学先验。给定单次RGB-D观测与稀疏部分三维轨迹，模型预测所有观测点的未来三维轨迹。作者构建了涵盖可变形、铰接与刚性物体的290万帧合成数据集，并训练了基于Transformer的PointZero，在相同数据上优于既有方法；微调后在PGND三维动力学基准及6/7项仿真与真实机器人操作任务上表现优异。
意义：为机器人学习提供无需动作标签的3D动力学预训练范式，可纳入网络视频数据，降低对昂贵机器人数据的依赖。