机器人 / 具身智能

One Token Per Frame: Reconsidering Visual Bandwidth in World Models for VLA Policy

每帧一个令牌：重新考虑世界模型中的视觉带宽

Zuojin Tang, Shengchao Yuan, Xiaoxin Bai, Zhiyuan Jing, De Ma, Gang Pan, Bin Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central South University（中南大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Embodied Intelligence General Platform Laboratory, Chery Auto（奇瑞汽车 embodied intelligence 通用平台实验室） ； E-surfing Digital Life Technology Co., Ltd., China Telecom（亿联数字生活技术有限公司，中国电信） 纠错

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

AI总结 本文提出OneWM-VLA，通过自适应注意力池化将每帧视图压缩为一个语义令牌，以单一流匹配目标生成潜在流和动作轨迹，从而减少每帧视觉带宽而不影响长视界性能。

D-VLA: A High-Concurrency Distributed Asynchronous Reinforcement Learning Framework for Vision-Language-Action Models

D-VLA：一种面向视觉-语言-动作模型的高并发分布式异步强化学习框架

Yucheng Guo, Yongjian Guo, Zhong Guan, Wen Huang, Haoran Sun, Haodong Yue, Xiaolong Xiang, Shuai Di, Zhen Sun, Luqiao Wang, Junwu Xiong, Yicheng Gong

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北航） ； JDT AI Infra（京东AI基础设施） 纠错

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

AI总结 本文提出D-VLA框架，通过平面解耦和四线异步流水线提升大规模视觉-语言-动作模型的并发性和效率，实验显示其在吞吐量和采样效率上优于主流框架。