机器人 / 具身智能

World2Act: Latent Action Post-Training from World Model Dynamics

World2Act：基于世界模型动力学的潜在动作后训练

An Dinh Vuong, Tuan Van Vo, Abdullah Sohail, Haoran Ding, Liang Ma, Xiaodan Liang, Anqing Duan, Ivan Laptev, Ian Reid

机构 * MBZUAI 纠错

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

AI总结 提出World2Act框架，通过潜在空间对齐世界模型动力学与动作嵌入，避免像素级监督，在仿真和真实机器人上提升VLA策略的成功率。

Comments Updated version. Project page: https://wm2act.github.io/

TIC-VLA: A Think-in-Control Vision-Language-Action Model for Robot Navigation in Dynamic Environments

TIC-VLA：一种用于动态环境中机器人导航的思考控制视觉-语言-动作模型

Zhiyu Huang, Yun Zhang, Johnson Liu, Rui Song, Chen Tang, Jiaqi Ma

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出TIC-VLA模型，通过显式建模推理延迟并引入延迟语义-控制接口，结合异步训练流程，解决动态环境中视觉-语言-动作模型的推理与实时控制异步问题，在仿真和真实机器人上优于先前模型。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

ELAN4D: Embodiment-Centric 4D Supervision for Vision-Language-Action Models via Plug-and-Play Adaptation

ELAN4D：以具身为中心的4D监督用于视觉-语言-动作模型的即插即用适配

Zeyuan He, Bowen Yang, Zhirui Fang, Keru Zhou, Lei Jiang, Jingjing Qian, Fan Mo, Junchi Yan, Philip Torr, Xiu Li, Li Jiang, Jialin Yu

机构 * Torr Vision Group, University of Oxford（托尔视觉组，牛津大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港大学（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出ELAN4D框架，通过未来机器人关键点轨迹作为预测性时空监督，以即插即用方式增强VLA策略的鲁棒性和泛化能力。

AnySlot: Goal-Conditioned Vision-Language-Action Policies for Zero-Shot Slot-Level Placement

AnySlot: 用于零样本槽级放置的目标条件视觉-语言-动作策略

Zhaofeng Hu, Sifan Zhou, Qinbo Zhang, Rongtao Xu, Qi Su, Jorge Mendez-Mendz, Ci-Jyun Liang

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MBZUAI ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出AnySlot框架，通过将语言指令转化为空间视觉目标，解耦高层槽选择与低层执行，实现零样本槽级精确放置。

LangForce: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries

LangForce: 通过潜在动作查询对视觉语言动作模型进行贝叶斯分解

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Laurence T. Yang, Zhaolong Shen, Changti Wu, Yuzhuo Miao, Cong Huang, Kai Chen

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； Beihang University（北航） ； East China Normal University（东华大学） ； DeepCybot Co., Ltd.（DeepCybot有限公司） 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 针对VLA模型在训练中因数据偏差导致语言信息被忽略的问题，提出LangForce框架，通过贝叶斯分解和潜在动作查询构建双分支架构，最大化动作与指令的点互信息，无需新数据即可显著提升泛化能力。

Comments ICML 2026

Hide-and-Seek in Trajectories: Discovering Failure Signals for VLA Runtime Monitoring

轨迹中的捉迷藏：发现VLA运行时监控的失败信号

Seongheon Park, Wendi Li, Changdae Oh, Samuel Yeh, Zsolt Kira, Michael Hagenow, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Hide-and-Seek框架，通过轨迹间和轨迹内对比学习，从轨迹级监督中定位失败指示动作，实现无需步骤标注的VLA模型运行时失败检测。

BOKBO (Best of K Bad Options): Calibrated Abstention for VLA Policies

BOKBO (Best of K Bad Options): VLA策略的校准式弃权

Anya Singh, Cabrel Happi, Jai Relan, Varun Nair, Vidyut Baradwaj

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

AI总结 针对视觉-语言-动作(VLA)策略的测试时扩展方法，提出首个共形弃权层BOKBO，通过全局和逐任务变体提供有限样本无分布保证的执行违规率控制，并揭示基于扰动的K采样下策略内部非一致性分数的结构性缺陷。

HARP-VLA: Human-Robot Aligned Representation Learning for Vision-Language-Action Model

HARP-VLA：面向视觉-语言-动作模型的人机对齐表示学习

Xiang Zhu, Puzhen Yuan, Yichen Liu, Jianyu Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University, China（清华大学交叉信息研究院） ； Shanghai Qi Zhi Institute, China（上海启智研究院） 纠错

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

AI总结 提出HARP框架，通过有限配对人机演示和未配对视频，学习对齐的人机视觉与潜在动作表示，提升VLA模型预训练效果，在CALVIN和真实世界任务中取得性能提升。