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灵巧抓取生成
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MaskDexGrasp：面向部件感知灵巧抓取合成的生成式掩码建模
MaskDexGrasp: Generative Masked Modeling for Part-Aware Dexterous Grasp Synthesis
把高维灵巧手抓取姿态离散化为部件级 token 并用双向掩码 Transformer 生成，这种「分词器 + 掩码建模」的范式可直接迁移到人手/手物交互姿态合成与部件级可控编辑任务。
GeoDexGrasp：面向数据高效与物理合理的几何感知灵巧抓取生成
GeoDexGrasp: Geometry-aware Generation for Data-efficient and Physics-plausible Dexterous Grasping
SIM(3) 等变网络加自监督解耦，把物体几何拆成形状、尺寸、位姿、交互方向的可迁移特征，这种以物体为中心的几何表征可直接迁移到视觉中的位姿估计与抓取检测，也可作为生成式抓取模型的条件编码器。
DextER：具备具身推理的语言驱动机器人灵巧抓取生成
DextER: Language-driven Dexterous Grasp Generation with Embodied Reasoning
把「哪根手指连杆接触物体表面何处」作为具身感知的中间表示，用自回归 token 生成桥接任务语义与物理约束；这一接触 token 化的思路可迁移到其他手-物交互、可供性预测与可控操作生成任务。