机器人 / 具身智能

FlowHijack: A Dynamics-Aware Backdoor Attack on Flow-Matching Vision-Language-Action Models

FlowHijack: 面向流匹配视觉-语言-动作模型的动态感知后门攻击

Xinyuan An, Tao Luo, Gengyun Peng, Yaobing Wang, Kui Ren, Dongxia Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Key Laboratory of Intelligent Space Robotic Systems Technology and Applications（北京市智能空间机器人系统技术与应用重点实验室） ； Huzhou Institute of Industrial Control Technology（湖州工业控制技术研究院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotics(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出FlowHijack，首个针对流匹配VLA模型向量场动态的后门攻击框架，通过τ条件注入策略与动态模仿正则化，实现隐蔽触发器的高成功率攻击，同时保持正常任务性能。

Comments Accepted at CVPR 2026

ProGAL-VLA: Grounded Alignment through Prospective Reasoning in Vision-Language-Action Models

ProGAL-VLA: 通过前瞻性推理实现视觉-语言-动作模型中的 grounded 对齐

Nastaran Darabi, Amit Ranjan Trivedi

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 ProGAL-VLA 通过构建 3D 实体中心图、使用慢速规划器生成符号子目标，并通过 Grounding Alignment Contrastive 损失对齐实体，提升机器人在扰动下的鲁棒性，减少语言忽略并提高实体检索性能。