机器人 / 具身智能

World Action Models: The Next Frontier in Embodied AI

世界动作模型：具身AI的下一个前沿

Siyin Wang, Junhao Shi, Zhaoyang Fu, Xinzhe He, Feihong Liu, Chenchen Yang, Yikang Zhou, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Jinlan Fu, Mike Zheng Shou, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了具身AI中的世界动作模型（WAMs），通过整合环境动态预测模型，统一预测状态建模与动作生成，提出结构化分类体系并分析数据生态，为该领域提供系统性综述。

SEVO: Semantic-Enhanced Virtual Observation for Robust VLA Manipulation via Active Illumination and Data-Centric Collection

SEVO：语义增强的虚拟观察用于通过主动照明和数据导向收集的鲁棒VLA操作

Tianchonghui Fang, Yuan Zhuang, Fei Miao

机构 * School of Computing, University of Connecticut（康奈尔大学计算学院） 纠错

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

AI总结 SEVO通过主动照明和数据导向收集提升跨环境操作鲁棒性，采用三机制改进观察，实现95%和83%的成功率，在新环境中转移率达85%和75%。

Action Hallucination in Generative Vision-Language-Action Models

生成视觉-语言-动作模型中的动作幻觉

Harold Soh, Eugene Lim

机构 * Department of Computer Science, School of Computing（计算机科学系，计算系） ； Smart Systems Institute（智能系统研究所） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotics(abstract)；robot foundation model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究分析生成视觉-语言-动作模型中动作幻觉的根源，揭示拓扑、精度和地平线三类障碍对动作生成的影响，提出改进模型可靠性和可信度的方法。

Comments 24 pages; updated setup with minor changes to proofs. changed template

DreamAvoid: Critical-Phase Test-Time Dreaming to Avoid Failures in VLA Policies

DreamAvoid：关键阶段测试时 dreaming 以避免 VLA 策略中的失败

Xianzhe Fan, Yuxiang Lu, Shenyuan Gao, Xiaoyang Wu, Ruihua Han, Manling Li, Hengshuang Zhao

机构 * HKU（香港大学） ； HKUST（香港理工大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 DreamAvoid 通过关键阶段测试时 dreaming 框架，使 VLA 模型能预测并避免失败，提升任务成功率。

Comments 19 pages, 7 figures

SenseNova-U1: Unifying Multimodal Understanding and Generation with NEO-unify Architecture

SenseNova-U1：基于NEO-unify架构的多模态理解和生成统一范式

Haiwen Diao, Penghao Wu, Hanming Deng, Jiahao Wang, Shihao Bai, Silei Wu, Weichen Fan, Wenjie Ye, Wenwen Tong, Xiangyu Fan, Yan Li, Yubo Wang, Zhijie Cao, Zhiqian Lin, Zhitao Yang, Zhongang Cai, Yuwei Niu, Yue Zhu, Bo Liu, Chengguang Lv, Haojia Yu, Haozhe Xie, Hongli Wang, Jianan Fan, Jiaqi Li, Jiefan Lu, Jingcheng Ni, Junxiang Xu, Kaihuan Liang, Lianqiang Shi, Linjun Dai, Linyan Wang, Oscar Qian, Peng Gao, Pengfei Liu, Qingping Sun, Rui Shen, Ruisi Wang, Shengnan Ma, Shuang Yang, Siyi Xie, Siying Li, Tianbo Zhong, Xiangli Kong, Xuanke Shi, Yang Gao, Yongqiang Yao, Yves Wang, Zhengqi Bai, Zhengyu Lin, Zixin Yin, Wenxiu Sun, Ruihao Gong, Quan Wang, Lewei Lu, Lei Yang, Ziwei Liu, Dahua Lin

专题命中 机器人基础模型 ：world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SenseNova-U1通过NEO-unify架构实现多模态理解与生成的统一，展示了在文本理解、视觉语言感知、知识推理、代理决策和空间智能等任务中的表现，同时在X2I合成、图文生成和视觉语言生成中表现出色。

Comments Project page: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1

ECHO: Continuous Hierarchical Memory for Vision-Language-Action Models

ECHO：面向视觉-语言-动作模型的连续层次记忆

Yanbin Hu, Jin Cui, Jiayi Lu, Ruixuan Yang, Jun Ye, Boran Zhao, Xingyu Chen, Xuguang Lan, Pengju Ren

机构 * School of Software, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ECHO框架，通过连续层次空间提升视觉-语言-动作模型在长周期任务中的表现，实现高效经验检索与泛化能力。