机器人 / 具身智能

FlowWAM: Optical Flow as a Unified Action Representation for World Action Models

FlowWAM：光流作为世界动作模型的统一动作表示

Yixiang Chen, Peiyan Li, Yuan Xu, Qisen Ma, Jiabing Yang, Kai Wang, Jianhua Yang, Dong An, He Guan, Gaoteng Liu, Jianlou Si, Jun Huang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * 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国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges（无） ； MBZUAI（无） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究针对世界动作模型控制中动作表示难题，提出FlowWAM双流扩散框架，以光流为统一动作表示。该框架可实现WAMs两种模式，能利用无动作标签视频预训练，实验表明在操纵和世界建模任务中表现优于基线。

ExToken: Structured Exploration for Efficient Vision-Language-Action Reinforcement Fine-tuning

ExToken：用于高效视觉-语言-动作强化微调的结构化探索

Yilun Kong, Yunpeng Qing, Guozheng Ma, Haoyu Wang, Li Shen, Zhi Hou, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型强化学习中探索停滞问题，提出ExToken框架，基于离线演示导出的离散行为先验调整VLA策略进行结构化探索，通过不同令牌鼓励多样行为模式，提升了探索效率与任务性能，在多任务实验中表现良好。

Reducing Temporal Redundancy for Efficient Vision-Language-Action Inference

减少时间冗余以实现高效视觉-语言-动作推理

Yuzhou Wu, Yuxin Zheng, Muchun Niu, Yishan Yang, Tianhao Liu, hanwen kang, Jiajian Jing, Linfeng Zhang, Chuan Wen

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

AI总结 研究针对VLA模型推理延迟高的问题，识别出时间冗余来源，提出系统级加速策略，在感知和动作生成上减少计算，经实验验证该策略能加速超2倍且保持高性能。

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TrustVLA: Mechanism-Guided Inference-Time Defense Against Vision-Language-Action Backdoors

TrustVLA：针对视觉-语言-动作后门的机制引导推理时防御

Pinhan Fu, Xianda Guo, Xuetao Li, Wenke Huang, Ruilin Wang, Weiheng Zhao, Wei Sui, Mang Ye

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； D-Robotics（D-机器人公司） ； HUST（华中科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 研究视觉-语言-动作模型中毒后门问题，通过两种攻击识别出紧凑因果足迹机制，基于此提出TrustVLA防御，能检测异常证据演变、定位支持并恢复观测，在多评估中降低攻击成功率且保持干净任务性能。