机器人 / 具身智能

How Users Understand Robot Foundation Model Performance through Task Success Rates and Beyond

用户如何通过任务成功率及其他方式理解机器人基础模型性能

Isaac Sheidlower, Jindan Huang, James Staley, Bingyu Wu, Qicong Chen, Reuben Aronson, Elaine Short

机构 * Brown University（布朗大学） ； Tufts University（塔夫茨大学） 纠错

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

AI总结 通过用户研究，探讨非机器人专家如何理解机器人基础模型（RFM）评估中的任务成功率（TSR）及其他信息，发现用户不仅按专家预期使用TSR，还重视未常报告的失败案例，并希望获取历史评估数据和机器人对新任务的性能估计。

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PHASER: Phase-Aware and Semantic Experience Replay for Vision-Language-Action Models

PHASER: 面向视觉-语言-动作模型的相位感知与语义经验回放

Ziyang Chen, Shaoguang Wang, Weiyu Guo, Qianyi Cai, He Zhang, Pengteng Li, Yiren Zhao, Yandong Guo

机构 * Thrust of AI, HKUST(Guangzhou)（人工智能 thrust，香港科技大学（广州）） ； AI 2 Robotics, Shenzhen, China（人工智能与机器人，深圳，中国） 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 提出PHASER框架，通过相位感知容量分配和多模态干扰路由策略，结合自动相位提取管线Auto-PC，解决VLA模型在持续学习中的灾难性遗忘问题，在LIBERO基准上平均成功率提升高达31%。

Comments 20 pages, 8 figures, 12 tables

LDA-1B: Scaling Latent Dynamics Action Model via Universal Embodied Data Ingestion

LDA-1B：通过通用具身数据摄取扩展潜动力学动作模型

Jiangran Lyu, Kai Liu, Xuheng Zhang, Haoran Liao, Yusen Feng, Wenxuan Zhu, Tingrui Shen, Jiayi Chen, Jiazhao Zhang, Yifei Dong, Wenbo Cui, Senmao Qi, Shuo Wang, Yixin Zheng, Mi Yan, Xuesong Shi, Haoran Li, Dongbin Zhao, Ming-Yu Liu, Zhizheng Zhang, Li Yi, Yizhou Wang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； BAAI（北京人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； NVIDIA 纠错

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

AI总结 提出LDA-1B机器人基础模型，通过统一格式的具身交互数据集EI-30k和结构化DINO潜空间中的动力学学习，联合建模动力学、策略和视觉预测，在接触丰富、灵巧和长时任务上分别提升高达21%、48%和23%。

Comments Accepted at RSS 2026, Project Page:https://pku-epic.github.io/LDA

3DThinkVLA: Endowing Vision-Language-Action Models with Latent 3D Priors via 3D-Thinking-Guided Co-training

3DThinkVLA：通过3D思维引导的协同训练赋予视觉-语言-动作模型潜在3D先验

Jiaxin Shi, Xidong Zhang, Fucai Zhu, Zhe Li, Siyu Zhu, Weihao Yuan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Daimon Robotics（达梦机器人） ； Great Bay University（大亚大学） 纠错

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

AI总结 提出3D思维引导的协同训练框架，通过解耦3D几何感知与空间推理并在不同特征层次注入，使VLA模型在动作预测中隐式进行3D空间推理，无需3D传感器或外部模型，在多个基准上达到最优性能。

Learning While Deploying: Fleet-Scale Reinforcement Learning for Generalist Robot Policies

在部署中学习：面向通用机器人策略的机群规模强化学习

Yi Wang, Xinchen Li, Pengwei Xie, Pu Yang, Buqing Nie, Yunuo Cai, Qinglin Zhang, Chendi Qu, Jeffrey Wu, Jianheng Song, Xinlin Ren, Jingshun Huang, Mingjie Pan, Siyuan Feng, Zhi Chen, Jianlan Luo

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； AGIBOT Finch ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出LWD框架，通过机群规模的离线到在线强化学习，结合分布式隐式价值学习与伴随匹配Q学习，持续后训练通用视觉-语言-动作策略，在16台双臂机器人上实现95%平均成功率。

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