🔍 耿同学打假报告

论文信息

标题：Humanoid-GPT: Scaling Data and Structure for Zero-Shot Motion Tracking
作者：Zekun Qi 等 (清华大学、Galbot Inc.、上海交大、北京大学等)
期刊：arXiv 预印本
DOI：arXiv:2606.03985v1 [cs.RO]
发表年份：2026 (提交日期：2026年6月2日)

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：选择性报告 / 数据隐瞒（表格数据缺失）

位置：Table 3 (Real-world tracking accuracy on four unseen dancing motions)
描述：在对比真实世界跟踪精度的表3中，作者评估了四种舞蹈动作。然而，作为本文核心提出的模型之一 Humanoid-GPT-S，其在 HuoYuanJia/Fearless 和 PokerFace 这两列下的性能指标完全是空白！其他所有基线模型和 Humanoid-GPT-B 都有完整的数据。
证据：在论文原文提供的 Table 3 数据中，Humanoid-GPT-S 行的数据在列 0.1180 | 1.2362 之后戛然而止，缺失了最后两项测试结果。这违背了对比实验的完整性原则。如果是因为模型在这两个动作上表现极差（例如机器人摔倒、追踪失败），或者因为某些技术原因未能测出数据，作者必须明确在表注中说明，而不是直接留白。
严重程度：🟠
复核状态：✅ 成立

发现 2：核心复现参数离奇留空（方法论异常）

位置：Appendix C.1 / Table 5 & Table 6
描述：作者在C.1节声称“All hyperparameters and reward weights involved in PPO training are listed in Table 5”，并在Table标题写着“Hyperparameter settings for training motion experts”。然而，原文表格中多项关键参数（如 Discount factor、GAE parameter、Learning rate 等）的对应数值完全是缺失的！Table 6 中的部分 Weight 也是空白。
证据：
在论文原文提供的 Table 5 中：
- Discount factor [无对应数值]
- GAE parameter [无对应数值]
- Learning rate [无对应数值，仅留空]
  原文提供的 Table 6 中：
- lowerbody keypoints_k [无对应数值] 等。
严重程度：🟠
复核状态：✅ 成立

发现 3：典型的 AI/LLM 生成痕迹（“填空题”式论文）

位置：参考文献 [1]、[3]、[12]、[13]；Figure 3 的说明文字；正文多处段落
描述：本文暴露了大量非人类写作或排版软件转换失败的典型特征，强烈暗示论文未经人类作者最终校对，或者是通过大语言模型（LLM）生成后直接上传的草稿。
证据：
1. 参考文献大爆炸：在论文原文的参考文献列表中，作者直接把 GPT-4o、o1、Gemini、GPT-3 等大模型 System Card 背后的数百名工程师名字全部复制了进来（例如 [12] 从 Aaron Hurst 一直列到 Dane Sherburn）。正常的学术引用仅需写 "OpenAI. GPT-4o system card..." 即可。
2. 说明文字缺失：原文 Figure 3 的图注写道 "horizontal and vertical axes denote spectively, and the bubble size reflects..."，明显漏掉了具体的轴名称（如 "X and Y axes, re-"）。
3. 公式与正文断裂：原文中存在如 "a Transformer-based humanoid tracker trained on an unprecedented 2B-frame retargeted corpus" 这样缺少主语的断句，以及前言中 "pre-trained on a that unifies..." 这种明显的语病缺词。
严重程度：🟡 (排版与严谨性瑕疵，虽不至判定为数据造假，但严重拉低学术严谨度)
复核状态：✅ 成立

发现 4：实验硬件配置描述不完整

位置：Appendix C.5 Deployment Details and Latency Measurements
描述：在强调端到端推理延迟（低至 5ms 级别）的关键配置部分，作者列出了 Inference hardware，但 GPU 和 CPU 的具体型号被遗漏了。
证据：论文原文 C.5 节文本明确写着：
- Inference hardware:
- GPU:.
- CPU:.
  具体的设备型号完全缺失。
严重程度：🟡
复核状态：✅ 成立

耿同学辣评

好家伙，这篇名为 Humanoid-GPT 的论文，怕不是真用 GPT 生成的吧？把 OpenAI 几百号人的花名册全抄进参考文献里，主打一个“强行碰瓷并致敬”？更离谱的是，声称要提供完整的复现细节，结果核心超参数表直接给你玩起“填空题”，Table 3 对自家小模型不利的测试数据也玩起了凭空消失。连论文最基本的排版和校对都不做就敢挂 arXiv，这 Zero-Shot 的不是泛化能力，而是作者的零审阅态度啊！

建议后续行动

联系作者要求提供 Table 3 中缺失的数据及参数留白的原因（要求补充原始数据）。
在 PubPeer 上提出质疑（主要针对实验完整性及 LLM 粗制滥造嫌疑）。
呼吁同行在作者补充完整的消融实验数据和超参数之前，谨慎引用该工作。

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
我们支持学术诚信，但也尊重每一位研究者的名誉权。
如有异议，请以官方调查结论为准。
本工具不保证检测结果的准确性，误报和漏报均有可能。

Humanoid-GPT: Scaling Data and Structure for Zero-Shot Motion Tracking