机器人 / 具身智能

VoLo: A Physical Orchestrator for Open-Vocabulary Long-Horizon Manipulation

VoLo: 面向开放词汇长时程操控的物理编排器

Siyi Chen, Hugo Hadfield, Alex Zook, Mikaela Angelina Uy, Chan Hee Song, Erwin Coumans, Xuning Yang, Faisal Ladhak, Qing Qu, Stan Birchfield, Jonathan Tremblay, Valts Blukis

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Michigan（密歇根大学） 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VoLoAgent，利用VLM将VLA/WAM作为可中断工具进行物理编排，实现开放词汇长时程操控，并在新基准RoboVoLo上显著优于现有系统。

Ego-Pi: VLA Fine-Tuning for Ego-Centric Human and Robot Data

Ego-Pi: 面向自我中心人类与机器人数据的VLA微调

Ji Woong Kim, Ke Wang, Zipeng Fu, Sirui Chen, Cong Zhao, Jeff Lai, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 为解决机器人数据稀缺问题，利用自我中心人类数据，基于π₀.₅模型微调，使机器人学习新任务语义并组合现有技能，无需对应机器人数据。

Your Model Already Knows: Attention-Guided Safety Filter for Vision-Language-Action Models

你的模型已经知道：面向视觉-语言-动作模型的注意力引导安全过滤器

Seongbin Park, Fan Zhang, Baharan Mirzasoleiman, Shahriar Talebi, Nader Sehatbakhsh

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 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文发现VLA模型中的少数注意力头能可靠定位目标物体，利用这一特性提出无需训练的安全框架，结合控制障碍函数和实时目标跟踪器，实现动态障碍物下的碰撞避免，在动态场景中性能提升43%。

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CT-VAM: A Cerebello-Thalamic-Inspired Vision-Action Model for Efficient Visuomotor Control

CT-VAM: 一种小脑-丘脑启发的视觉-动作模型用于高效视觉运动控制

Jiacheng Li, Yize Guo, Jiabin Guo, Qingchen Liu, Jiahu Qin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AIRLab, Department of Automation（自动化系AIRLab） 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 提出CT-VAM模型，通过TARS条件注意力解码器融合异构输入，以68M参数实现与大型VLA模型相当的LIBERO成功率，并降低推理延迟，支持高频控制。

BORA: Bridging Offline Reinforcement Learning and Online Residual Adaptation for Real-World Dexterous VLA Models

BORA: 弥合离线强化学习与在线残差适应以实现真实世界灵巧VLA模型

Zhongxi Chen, Yifan Han, Yanming Shao, Huanming Liu, Congsheng Xu, Xiaoyu Chen, Yao Mu, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； USTC（中国科学技术大学） 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 提出BORA框架，通过离线构建动作条件价值引导的评论家，并结合在线冻结VLA基础、引入人类在环的分块残差适应机制，解决灵巧操作中高维探索导致的时间不一致、样本低效和硬件风险问题，在五个真实灵巧任务上平均成功率提升33%。

Comments 24 pages,11 figures

UAOR: Uncertainty-aware Observation Reinjection for Vision-Language-Action Models

UAOR: 面向视觉-语言-动作模型的不确定性感知观测重注入

Jiabing Yang, Yixiang Chen, Yuan Xu, Peiyan Li, Zichen Wen, Bowen Fang, Tao Yu, Xiangnan Wu, Qisen Ma, Kai Wang, Ziheng He, Yingda Li, Zhengbo Zhang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新技术实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； FiveAges（五代） 纠错

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

AI总结 提出UAOR模块，通过动作熵检测不确定性，在语言模型高不确定层重注入观测信息，无需额外训练或数据，提升VLA模型在仿真和真实任务中的性能。

ProbeAct: Probe-Guided Training-Free Failure Recovery in Vision-Language-Action Models

ProbeAct: 视觉-语言-动作模型中的探针引导无训练故障恢复

Fan Zhang, Seongbin Park, Baharan Mirzasoleiman, Shariar Talebi, Nader Sehatbakhsh

机构 * University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 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ProbeAct框架，通过轻量级隐藏状态探针、运动学状态机和分层控制屏障函数，无需训练即可检测并恢复VLA模型的抓取与放置失败，在LIBERO-plus上将成功率从69.6%提升至74.1%。

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State Backdoor: Towards Stealthy Real-world Poisoning Attack on Vision-Language-Action Model in State Space

状态后门：针对状态空间中视觉-语言-动作模型的隐蔽现实世界投毒攻击

Ji Guo, Wenbo Jiang, Yansong Lin, Yijing Liu, Ruichen Zhang, Guomin Lu, Aiguo Chen, Xinshuo Han, Hongwei Li

机构 * Laboratory Of Intelligent Collaborative Computing, University of Electronic Science and Technology of China（智能协同计算实验室，电子科学与技术大学） ； National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（无线通信国家重点实验室，电子科学与技术大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（计算机科学与工程学院，电子科学与技术大学） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（计算机科学与技术学院，南京航空航天大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotics(abstract)；embodied AI(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出状态后门攻击，利用机器人手臂初始状态作为触发器，通过偏好引导遗传算法优化触发器的隐蔽性和有效性，在五个VLA模型和五个真实任务中实现超过90%的攻击成功率。

ReCoVLA: VLM-Guided Reward Compilation for Failure Recovery in Vision-Language-Action Policies

ReCoVLA: VLM引导的奖励编译用于视觉-语言-动作策略的故障恢复

Haodi Hu, Chung-Ta Huang, Jing Liu, Ye Wang, Kei Suzuki, Matthew Brand, Toshiaki Koike-Akino

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL)（三菱电机研究实验室） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出ReCoVLA框架，通过冻结预训练VLA策略，利用外部VLM推断故障模式并编译结构化奖励，训练残差恢复策略，实现零样本仿真到真实部署，在多种操作任务中提升成功率。

Comments 19 pages, 7 figures

Harness Engineering for Physical AI: Robot Middleware Is the Harness Layer

面向物理AI的驾驭工程：机器人中间件即驾驭层

Sanghoon Lee, Jiyeong Chae, Kyung-Joon Park

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出机器人中间件作为物理AI的驾驭层，需同时干预控制、计算和通信，并补充投影、隔离和转移三种缺失的强制功能，以ROS 2驾驭配置文件为例。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Big Ideas track submission to the 27th ACM/IFIP International Middleware Conference (Middleware 2026)

TBD-VLA: Temporal Block Diffusion Vision Language Action Model

TBD-VLA: 时序块扩散视觉语言动作模型

Sung-Wook Lee, Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 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TBD-VLA框架，通过时序块扩散机制实现离散令牌VLA模型的并行动作生成，兼顾时序连贯性与推理速度，在仿真和真实任务中优于先前方法。

Back to the Familiar Future: Failure Recovery for VLA Policies via Pre-Imagined Milestone Selection

回到熟悉的未来：通过预想里程碑选择实现VLA策略的故障恢复

Suyeon Shin, Juwon Kim, Hyeonbin Park, Hyunseo Kim, Hyundo Lee, Hyung-Sin Kim, Byoung-Tak Zhang

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Soongsil University（崇实大学） 纠错

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

AI总结 提出B2FF框架，通过预生成熟悉未来状态里程碑并选择恢复目标，使VLA策略在偏离轨迹时无需微调即可稳健恢复，成功率从56.3%提升至74.0%。

MotionVLA: Injecting Geometric Motion into Vision-Language-Action Model

MotionVLA: 将几何运动注入视觉-语言-动作模型

Shanglin Yuan, Weiheng Zhao, Xianda Guo, Wei Sui, Li Yu, Wenyu Liu, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； D-Robotics（大疆机器人） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 提出MotionVLA，通过运动历史接口将过去视频窗口转换为紧凑的连续轨迹场令牌，解决长程操作中的几何漂移和时间线索碎片化问题，提升动作平滑性和执行效率。

Comments 17 pages, 8 figures

CodeGraphVLP: Code-as-Planner Meets Semantic-Graph State for Non-Markovian Vision-Language-Action Models

CodeGraphVLP：代码规划器与语义图状态的结合用于非马尔可夫视觉-语言-动作模型

Khoa Vo, Sieu Tran, Taisei Hanyu, Yuki Ikebe, Duy Nguyen, Nghi D. Q. Bui, Minh Vu, Anthony Gunderman, Chase Rainwater, Anh Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（亚拉巴马大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems and the University of Stuttgart（马克斯·普朗克智能系统研究学校和斯图加特大学） ； Center of AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 CodeGraphVLP结合语义图状态与可执行代码规划器，提升非马尔可夫长周期任务的视觉语言动作执行效率，降低规划延迟并提高任务完成率。

Sparse Autoencoders Reveal Interpretable and Steerable Features in VLA Models

稀疏自编码器揭示VLA模型中可解释且可操控的特征

Aiden Swann, Lachlain McGranahan, Hugo Buurmeijer, Monroe Kennedy, Mac Schwager

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Aeronautics & Astronautics（航空与航天系） 纠错

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

AI总结 本文通过训练稀疏自编码器揭示VLA模型中可解释且可操控的特征，验证了其在不同任务和场景中的可迁移性。

Comments 24 pages, 11 figures