机器人 / 具身智能

DIAL: Decoupling Intent and Action via Latent World Modeling for End-to-End VLA

DIAL: 通过潜在世界建模解耦意图与动作以实现端到端VLA

Yi Chen, Yuying Ge, Hui Zhou, Mingyu Ding, Yixiao Ge, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； XPENG Robotics（小鹏机器人） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：world model(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV；robotics(comments)

AI总结 DIAL通过潜在意图瓶颈解耦意图与动作，利用VLM进行潜在世界建模并结合轻量策略实现端到端VLA，实验表明其在RoboCasa GR1任务中优于现有方法，且在真实世界部署中表现稳健。

Comments Project page: https://xpeng-robotics.github.io/dial

Libra-VLA: Achieving Learning Equilibrium via Asynchronous Coarse-to-Fine Dual-System

Libra-VLA：通过异步粗到细双系统实现学习平衡

Yifei Wei, Linqing Zhong, Yi Liu, Yuxiang Lu, Xindong He, Maoqing Yao, Guanghui Ren

机构 * Beihang University（北航） ； AgiBot 纠错

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

AI总结 Libra-VLA通过粗到细双系统架构，解决视觉-语言-动作模型在机器人操作中语义与动作间的鸿沟问题，实现训练平衡与高效执行。

Comments Accepted to the Main Conference of ACL 2026. Project page: https://libra-vla.github.io/