机器人 / 具身智能

Restoring Linguistic Grounding in VLA Models via Train-Free Attention Recalibration

恢复VLA模型中的语言基础：无需训练的注意力重校准方法

Ninghao Zhang, Bin Zhu, Shijie Zhou, Jingjing Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学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） 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 针对VLA模型在分布外指令下出现“语言盲视”问题，提出无需训练的注意力重校准方法IGAR，通过调整注意力分布恢复语言指令影响，在LIBERO基准和真实机器人上有效减少错误执行。

The Moving Eye: Enhancing VLA Spatial Generalization via Hybrid Dynamic Data Collection

移动之眼：通过混合动态数据收集增强VLA空间泛化能力

Jincheng Tang, Yilong Zhu, Zhengyuan Xie, Jiang-Jiang Liu, Jiaxing Zhang

机构 * Lion Rock AI Lab, China Merchants Research Institute of Advanced Technology（狮岩人工智能实验室，中国商人先进科技研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nankai University（南开大学） 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 针对VLA模型空间泛化脆弱性问题，提出混合动态数据策略，结合连续相机运动与多样静态视角，减少虚假相关性，提升对未见相机位姿和物体配置的泛化能力。

Comments IROS 2026

Motion-Focused Latent Action Enables Cross-Embodiment VLA Training from Human EgoVideos

运动聚焦的潜在动作使跨实体VLA训练能从人类自我中心视频中学习

Runze Xu, Yiluo Zhang, Jian Wang, Yu Wang, Jincheng Yu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Tianfu Jiangxi Laboratory（天府江西实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于潜在动作的框架，利用混合解耦VQ-VAE从无标签人类视频中提取通用动作先验，通过意图-感知解耦策略减少动作幻觉，仅需50条轨迹即可适配下游任务。

Comments Accepted by IROS 2026

VLA-Corrector: Lightweight Detect-and-Correct Inference for Adaptive Action Horizon

VLA-Corrector：面向自适应动作视界的轻量级检测与校正推理

Yi Pan, Miao Pan, Qi Lu, Jiaming Huang, Man Zhang, Siteng Huang, Xin Li, Jie Zhang, Yongliang Shen, Xuhong Zhang, Wenqi Zhang

机构 * OmniAI Group of ZJU ACES Lab（浙江大学ACES实验室OmniAI组） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） 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VLA-Corrector，一种轻量级校正推理框架，通过潜在空间视觉监控和在线梯度引导，实现事件触发的自适应动作视界，在不修改骨干策略权重的情况下，中断复合错误并提升鲁棒性。

Comments 22 pages, 14 figures

Neuro-Symbolic Safety Guidance for Vision-Language-Action Models via Constrained Flow Matching

基于约束流匹配的视觉-语言-动作模型神经符号安全引导

William English, Hao Zheng, Rickard Ewetz

机构 * UCF. EDU（UCF教育机构） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型缺乏有效安全措施的问题，提出神经符号安全引导机制，通过约束流匹配在去噪过程中修正轨迹，实现预测性避碰，在SafeLIBERO上显著提升安全性和任务成功率。

VLSA: Vision-Language-Action Models with Plug-and-Play Safety Constraint Layer

VLSA: 具有即插即用安全约束层的视觉-语言-动作模型

Songqiao Hu, Zeyi Liu, Shuang Liu, Jun Cen, Zihan Meng, Shihefeng Wang, Xiang Li, Xiao He

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学智能与机器人研究院） ； TetraBOT ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 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AEGIS架构，通过控制屏障函数构建即插即用安全约束层，集成到VLA模型中保证安全性与任务性能，在SafeLIBERO基准上障碍物避免率提升超50%，任务成功率提升近10%。

Comments Accepted by IROS 2026

Transport Discrepancy as a Reliability Signal for Vision-Language-Action Models

传输差异作为视觉-语言-动作模型的可靠性信号

Wanpeng Zhang, Ye Wang, Hao Luo, Haoqi Yuan, Yicheng Feng, Chaoyi Xu, Sipeng Zheng, Qin Jin, Zongqing Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； BeingBeyond 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DiG模块，通过计算切片Wasserstein传输代价作为可靠性信号，利用指数门控调节特征细化和训练损失，在分布偏移和长时域任务中显著提升VLA模型成功率。

Learning to Move Before Learning to Do: Task-Agnostic pretraining for VLAs

先学移动再学做事：面向VLA的任务无关预训练

Junhao Shi, Siyin Wang, Xiaopeng Yu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出任务无关预训练（TAP）框架，先通过自监督逆动力学从廉价无标签交互数据学习可迁移运动先验，再用少量专家数据将先验与语言对齐，显著降低VLA模型对专家演示的依赖。

Comments Accepted to ICML 2026, 21 pages,6 figures