机器人 / 具身智能

ROAD-VLA: Robust Online Adaptation via Self-Distillation for Vision-Language-Action Models

ROAD-VLA：通过自蒸馏实现视觉-语言-动作模型的鲁棒在线自适应

Kejing Wang, Toan Nguyen, Minh Hoang Nguyen, Simon Khan, Flora D. Salim

机构 * Air Force Research Laboratory（空军研究实验室） 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 针对稀疏奖励下VLA模型在线自适应困难，提出ROAD-VLA框架，通过优势引导的自蒸馏在动作空间构建近端教师，将稀疏奖励转化为密集token级监督，并在7个机器人操作环境中优于PPO。

WOLF-VLA: Whole-Body Humanoid Optimal Locomotion Framework for Vision-Language-Action Learning

WOLF-VLA：面向视觉-语言-动作学习的全身人形最优运动框架

Melya Boukheddimi, Omar Adjali, Daniel Sontag, Frank Kirchner

机构 * Robotics Innovation Center, DFKI GmbH（德国人工智能研究中心机器人创新中心） ； University of Oldenburg（奥尔登堡大学） ； AG Robotik University of Bremen（不来梅大学机器人工作组） 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WOLF-VLA框架，结合全身最优控制运动合成与大规模多模态数据集，训练VLA模型从自然语言指令生成人形运动策略，在多种任务中展现强鲁棒性和竞争力。

FORCE: Efficient VLA Reinforcement Fine-Tuning via Value-Calibrated Warm-up and Self-Distillation

FORCE: 通过值校准预热和自蒸馏实现高效的VLA强化学习微调

Shuyi Zhang, Yunfan Lou, Hongyang Cheng, Yichen Guo, Chuyao Fu, Yaoxu Lyu, Xiaojie Zhang, Haoran Li, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 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FORCE框架，通过值校准预热和自蒸馏解决VLA模型RL微调中的样本效率低和初始遗忘问题，在仿真和真实任务中成功率提升79%，训练加速32.5%。

Action ControlNet: A Lightweight Delay-Aware Adapter for Smooth Asynchronous Control in Vision-Language-Action Models

Action ControlNet: 一种轻量级延迟感知适配器，用于视觉-语言-动作模型中的平滑异步控制

Tiecheng Guo, Meng Guo

机构 * School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） 纠错

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

AI总结 提出Action ControlNet，一种轻量级延迟感知适配器，通过将已执行的动作后缀作为残差条件，在不重新训练骨干网络的情况下，减少异步执行中的动作不连续和抖动，提升机器人操控的鲁棒性和平滑性。

MANGO: Automated Multi-Agent Test Oracle Generation for Vision-Language-Action Models

MANGO: 面向视觉-语言-动作模型的自动化多智能体测试预言生成

Pablo Valle, Shaukat Ali, Aitor Arrieta, Lionel Briand

机构 * Mondragon University（蒙得龙大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） ； University of Ottawa（渥太华大学） ； Research Ireland Lero Centre for Software（爱尔兰Lero软件研究中心） 纠错

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

AI总结 提出MANGO多智能体框架，从自然语言任务描述自动生成细粒度测试预言，通过协作智能体迭代精炼，在机器人基准测试中有效检测故障并定位。