机器人 / 具身智能

Intercepting the Future: Latent-Space Predictive World Model for Dynamic VLA Manipulation

拦截未来：用于动态VLA操作的潜在空间预测世界模型

Shahram Najam Syed, Arthur Jakobsson, Haoran Hao, Jeffrey Ichnowski

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出AHEAD框架，通过潜在空间世界模型预测未来视觉特征，使冻结的VLA模型在动态场景中实现高成功率操作。

Comments 28 pages, 7 figures, 16 tables, Su

AttenA+: Rectifying Action Inequality in Robotic Foundation Models

AttenA+: 纠正机器人基础模型中的动作不平等性

Daojie Peng, Fulong Ma, Jiahang Cao, Qiang Zhang, Xupeng Xie, Jian Guo, Ping Luo, Andrew F. Luo, Boyu Zhou, Jun Ma

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKU（香港大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； IDEA Research（IDEA研究院） ； SUSTech（南方科技大学） ； X-Humaniod 纠错

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

AI总结 针对机器人基础模型忽视动作物理重要性的问题，提出AttenA+框架，通过速度驱动的动作注意力重加权训练目标，提升复杂长程任务性能。

PaCo-VLA: Passivity-Shielded Compliance Prior for Contact-Rich Vision-Language-Action Manipulation

PaCo-VLA: 用于富接触视觉-语言-动作操控的被动屏蔽柔顺先验

Haofan Cao, Zhaoyang Li, Zhichao You, Liang Guo, Tianrui Li

机构 * Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； University of Leeds（莱斯特大学） 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 提出PaCo-VLA框架，通过被动屏蔽将VLA模型输出转化为任务级柔顺建议，并利用能量罐和边界检查防止无效预测绕过底层接触物理，实现安全精确的富接触操控。

Comments Under review, code will be available soon

Towards Precise Intent-Aligned VLA Aerial Navigation via Expert-Guided GRPO

迈向精确意图对齐的VLA空中导航：基于专家引导的GRPO

Tianyang Chen, Wenjun Li, Xin zhou, Yuze Wu, Fei Gao

机构 * Zhejiang University Differential Robotics（浙江大学差分机器人实验室） 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EG-GRPO框架，通过专家数据增强在线rollout和异构并行流水线，解决VLA模型在无人机导航中因数据稀缺和探索低效导致的意图对齐问题，成功率提升至SFT基线的2.13倍，意图对齐性能提升60.9%。

LEGS: Fine-Tuning Teleop-Free VLAs for Humanoid Loco-manipulation in an Embodied Gaussian Splatting World

LEGS: 在具身高斯泼溅世界中免遥操作微调VLA用于人形机器人全身操控

Hojune Kim, Timothy Chen, Jiankai Sun, Lars W. Osterberg, Qianzhong Chen, Ke Wang, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出LEGS混合模拟器，通过程序化运动基元生成器和两阶段颜色校准，无需遥操作即可合成训练数据，使VLA策略在真实人形机器人操控任务中达到或超越遥操作训练效果。

Comments https://legsvla.github.io/

RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model

RynnVLA-002: 统一的视觉-语言-动作与世界模型

Jun Cen, Siteng Huang, Yuqian Yuan, Kehan Li, Hangjie Yuan, Chaohui Yu, Bohan Hou, Yuming Jiang, Jiayan Guo, Xin Li, Hao Luo, Fan Wang, Deli Zhao, Hao Chen

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab（虎扑实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出统一视觉-语言-动作（VLA）与世界模型的框架RynnVLA-002，通过联合学习环境动态和动作规划，在仿真和真实机器人任务中显著提升成功率。

Qwen-VLA: Unifying Vision-Language-Action Modeling across Tasks, Environments, and Robot Embodiments

Qwen-VLA：统一跨任务、环境和机器人形态的视觉-语言-动作建模

Qiuyue Wang, Mingsheng Li, Jian Guan, Jinhui Ye, Sicheng Xie, Yitao Liu, Junhao Chen, Zhixuan Liang, Jie Zhang, Xintong Hu, Xuhong Huang, Pei Lin, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Shuai Bai, Jingren Zhou, Jiazhao Zhang, Haoqi Yuan, Gengze Zhou, Hang Yin, Ye Wang, Yiyang Huang, Zixing Lei, Wujian Peng, Delin Chen, Yingming Zheng, Jingyang Fan, Xianwei Zhuang, Xin Zhou, Haoyang Li, Anzhe Chen, Tong Zhang, Xuejing Liu, Yuchong Sun, Ruizhe Chen, Zhaohai Li, Chenxu Lü, Zhibo Yang, Tao Yu, Xionghui Chen

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

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

AI总结 提出Qwen-VLA，一种基于DiT动作解码器的统一具身基础模型，通过大规模联合预训练和具身感知提示，将操作、导航和轨迹预测统一为动作-轨迹预测框架，实现跨任务、环境和机器人形态的泛化。

Comments 34 pages

Beyond Task Success: Behavioral and Representational Diagnostics for WAM and VLA

超越任务成功：WAM 和 VLA 的行为与表征诊断

Hung Mai, Bin Zhu, Tuan Do

机构 * National Economics University, Vietnam（越南国家经济大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Phenikaa University, Vietnam（越南Phenikaa大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个模型无关的诊断框架，通过行为分析和基于稀疏自编码器的特征分析，比较世界动作模型（WAM）与视觉-语言-动作（VLA）策略在机器人操作中的行为与表征差异，发现WAM在目标选择和行为改进上优于VLA但计算成本更高，且不同WAM架构对未来信息的编码方式不同。

Silent Failures in Physical AI: A Literature Review of Runtime Action Authorization for Autonomous Systems

物理AI中的静默故障：自主系统运行时动作授权的文献综述

Barak Or

机构 * STATE16 纠错

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

AI总结 本文综述了物理AI系统中黑箱模型发出看似合理但实际错误的物理动作导致的静默故障问题，提出了运行时防护栏的分类和评估要求。

Comments 23 pages

RoboBenchMart: Benchmarking Robots in Retail Environment

RoboBenchMart：零售环境中的机器人基准测试

Konstantin Soshin, Alexander Krapukhin, Andrei Spiridonov, Gregorii Bukhtuev, Andrey Kuznetsov, Vlad Shakhuro, Denis Shepelev

机构 * FusionBrain Lab, Robotics Group（融合大脑实验室，机器人组） ； NUST MISIS ； Lomonosov Moscow State University（罗蒙诺索夫莫斯科国立大学） 纠错

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

AI总结 针对零售环境中的移动操作任务，提出RoboBenchMart开源模拟基准，通过密集杂乱物品和复杂空间配置评估通用视觉-语言-动作模型（VLA），发现现有模型在常见零售任务中仍表现不佳。

Make Your VLA More Robust Without More Data By Interleaving Motion Planning

通过交错运动规划使您的VLA更鲁棒而无需更多数据

Dan BW Choe, Sundhar Vinodh Sangeetha, Samuel Coogan, Shreyas Kousik

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出MPVI框架，将基于模型的运动规划与视觉-语言-动作模型交错结合，通过VLM完成检查和本体感受触发实现可靠切换，无需额外训练即可提升长时域移动操作任务的鲁棒性，在BEHAVIOR-1K基准上任务进度提升113%。

VLAMotor: Test-Guided Enhancement of Vision-Language-Action Models via Agent-BasedData Synthesis

VLAMotor: 通过基于智能体的数据合成实现视觉-语言-动作模型的测试引导增强

Zeqin Liao, Peifan Ren, Zixu Gao, Hongyu Gong, Lianyu Hu, Wenbing Tang, Yuhong Nan, Zibin Zheng, Yang Liu

机构 * School of computing and data science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（软件工程学院，中山大学） ； GuangDong Engineering Technology Research Center of Blockchain, China（区块链工程技术研发中心，中国） ； Northwest A&F University（西北农林科技大学） 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VLAMotor框架，通过距离感知测试暴露失败案例，并利用基于智能体的数据合成生成成功轨迹微调VLA模型，显著提升模型在仿真和真实环境中的成功率。

Wall-OSS-0.5 Technical Report

Wall-OSS-0.5 技术报告

Ryan Yu, Pushi Zhang, Starrick Liu, Brae Liu, Miracle Kang, Shalfun Li, Lights Shi, Ellie Ma, Ping Yang, Chris Pan, Jerry Chen, Dongxiu Liu, Rain Sun, Miles Guo, Byron Zhang, Hugo Zhou, Zach Xu, Vincent Chen, Harrison Huang, James Wang, Dance Kuzi, Andy Zhai, Hang Su, Roy Gan, Lucy Liang, Hao Wang, Qian Wang

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

AI总结 本文提出Wall-OSS-0.5，一个基于3B VLM骨干网络并增强动作生成组件的4B开源VLA模型，通过梯度桥接联合训练策略，在超过20个实体上预训练，实现零样本真实机器人行为，并在微调后超越π_0.5，证明VLA预训练本身即可产生可执行的机器人能力。

SilentDrift: Exploiting Action Chunking for Stealthy Backdoor Attacks on Vision-Language-Action Models

SilentDrift: 利用动作分块对视觉-语言-动作模型进行隐蔽后门攻击

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Binghui Wang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型中的动作分块与增量位姿表示导致的视觉开环漏洞，提出一种利用平滑步函数构建满足C2连续扰动的隐蔽黑盒后门攻击方法SilentDrift，并通过关键帧攻击策略实现高攻击成功率与低中毒率。

Comments Accepted to ACL Findings 2026

From Abstraction to Instantiation: Learning Behavioral Representation for Vision-Language-Action Model

从抽象到实例化：学习视觉-语言-动作模型的行为表示

Bing Hu, Zaijing Li, Rui Shao, Junda Chen, April Hua Liu, Wei-Shi Zheng, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； PengCheng Laboratory（鹏城实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） 纠错

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

AI总结 提出BehaviorVLA框架，通过因果Mamba架构的视觉运动行为编码器和相位条件行为解码器学习时间一致的行为表示，在分布偏移下实现鲁棒操作，在多个基准上达到最优成功率并展现数据效率。

Comments ICML 2026 Oral

GuidedVLA: Specifying Task-Relevant Factors via Plug-and-Play Action Attention Specialization

GuidedVLA: 通过即插即用的动作注意力特化指定任务相关因素

Xiaosong Jia, Bowen Yang, Zuhao Ge, Xian Nie, Yuchen Zhou, Cunxin Fan, Yufeng Li, Yilin Chai, Chao Jing, Zijian Liang, Qingwen Bu, Haidong Cao, Chao Wu, Qifeng Li, Zhenjie Yang, Chenhe Zhang, Hongyang Li, Zuxuan Wu, Junchi Yan, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI)（可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OpenDriveLab, The University of Hong Kong（OpenDrive实验室，香港大学） 纠错

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

AI总结 提出GuidedVLA框架，通过为动作解码器中的注意力头分配人工定义的辅助信号（如物体定位、空间几何、时序技能逻辑），显式引导模型关注任务相关因素，提升VLA模型在域内和域外场景的成功率。

Comments Accepted to RSS 2026. Project page: https://guidedvla.github.io/project_page/