机器人 / 具身智能

Uncovering Linguistic Fragility in Vision-Language-Action Models via Diversity-Aware Red Teaming

通过多样性感知的红队行动揭示视觉-语言-动作模型中的语言脆弱性

Baoshun Tong, Haoran He, Ling Pan, Yang Liu, Liang Lin

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied AI(abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出DAERT框架，通过评估统一策略生成多样化挑战性指令，揭示VLA模型在语言变化下的脆弱性，实验显示任务成功率从93.33%降至5.85%。

On-the-Fly VLA Adaptation via Test-Time Reinforcement Learning

实时VLA适应 via 测试时强化学习

Changyu Liu, Yiyang Liu, Taowen Wang, Qiao Zhuang, James Chenhao Liang, Wenhao Yang, Renjing Xu, Qifan Wang, Dongfang Liu, Cheng Han

机构 * University of Missouri–Kansas City（密苏里大学堪萨斯城分校） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； U. S. Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室） ； Lamar University（拉马尔大学） ； Meta AI ； Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robot learning(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出TT-VLA框架，通过测试时强化学习实现VLA模型的实时策略适应，提升机器人在动态环境中的适应性与稳定性。

One-shot Adaptation of Humanoid Whole-body Motion with Walking Priors

单样本适应人类全身体态与行走先验

Hao Huang, Geeta Chandra Raju Bethala, Shuaihang Yuan, Congcong Wen, Mengyu Wang, Anthony Tzes, Yi Fang

机构 * Embodied AI and Robotics (AIR) Lab, NYUAD（纽约大学阿布扎比分校具身人工智能与机器人实验室） ； NYUAD Center for Artificial Intelligence and Robotics (CAIR)（纽约大学阿布扎比分校人工智能与机器人中心） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Harvard Ophthalmology AI Lab, Harvard University（哈佛大学眼科人工智能实验室） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出一种高效适应全身体态的方法，利用行走先验和单样本目标生成中间姿态，通过最优传输和几何插值实现碰撞自由配置，实验显示优于基线方法。

Comments 14 pages, 3 figures, 5 tables

PhySe-RPO: Physics and Semantics Guided Relative Policy Optimization for Diffusion-Based Surgical Smoke Removal

PhySe-RPO：物理与语义引导的相对策略优化用于基于扩散的手术烟雾去除

Zining Fang, Cheng Xue, Chunhui Liu, Bin Xu, Ming Chen, Xiaowei Hu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：robotic(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PhySe-RPO框架，通过物理和语义引导的相对策略优化，解决手术烟雾去除中配对监督不足的问题，实现物理一致、语义忠实且临床可解释的扩散修复。

Comments 12 pages,7figures,published to CVPR

RL-VLA$^3$: A Flexible and Asynchronous Reinforcement Learning Framework for VLA Training

RL-VLA$^3$：一种灵活且异步的强化学习框架用于VLA训练

Haoran Sun, Yongjian Guo, Zhong Guan, Shuai Di, Xiaodong Bai, Jing Long, Tianyun Zhao, Mingxi Luo, Hongke Zhao, Likang Wu, Xiaotie Deng, Xu Chu, Xi Xiao, Sheng Wen, Yicheng Gong, Junwu Xiong

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tianjin University（天津大学） ； JDT AI Infra（京东科技AI基础设施） ； Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：embodied agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RL-VLA$^3$，一种异步强化学习框架，通过动态批调度和灵活环境分片策略，提升VLA训练效率，实验显示其在8至256GPU上均取得85.2%的吞吐量提升。

AgentGL: Towards Agentic Graph Learning with LLMs via Reinforcement Learning

AgentGL: 通过强化学习实现基于LLM的代理图学习

Yuanfu Sun, Kang Li, Dongzhe Fan, Jiajin Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University Shanghai（上海纽约大学） ； New York University（纽约大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 模仿学习与强化学习 ：navigation(abstract)

AI总结 AgentGL通过强化学习框架实现图学习，结合图导航与LLM推理，提升复杂关系环境下的自主导航与推理能力，优于现有基线方法。

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