机器人 / 具身智能

VistaVLA: Geometry- and Semantic-Aware 3D Gaussian-Grounded VLA for Robotic Manipulation

VistaVLA：用于机器人操作的几何和语义感知3D高斯基础VLA

Mohan Liu, Zhihao Gu, Xuanyu Chen, Haitian Zhang, Kaimin Mao, Yan Wu, Wei-Yun Yau, Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学EmPACT实验室） ； Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR（资讯通信研究院（I2R），新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型缺乏3D表示的问题，提出VistaVLA框架，通过3D高斯原语构建几何和语义感知的3D认知表示，利用MtQ机制压缩令牌，在模拟和真实环境评估中有效提升VLA性能，尤其在真实场景中显著提高成功率。

Safe-Night VLA: Seeing the Unseen via Thermal-Perceptive Vision-Language-Action Models for Safety-Critical Manipulation

Safe-Night VLA: 通过热感知视觉-语言-动作模型看见未见事物以实现安全关键操作

Dian Yu, Qingchuan Zhou, Bingkun Huang, Majid Khadiv, Zewen Yang

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI），技术大学慕尼黑（TUM）） 纠错

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

AI总结 Safe-Night VLA通过整合热感知技术，实现了安全关键操作中的非可见领域感知与稳健执行。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

RoboTTT: Context Scaling for Robot Policies

RoboTTT：机器人策略的上下文扩展

Yunfan Jiang, Yevgen Chebotar, Ruijie Zheng, Fengyuan Hu, Yunhao Ge, Jimmy Wu, Tianyuan Dai, Scott Reed, Li Fei-Fei, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan

机构 * NVIDIA（英伟达公司） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究提出RoboTTT，将测试时训练集成到机器人基础模型，通过序列动作强制和截断反向传播扩展视觉运动上下文到8K时间步长，解锁新能力，提升多任务性能，证明上下文长度是机器人基础模型新扩展轴。

Comments Project website: http://research.nvidia.com/labs/gear/robottt/

Lights, Camera, Malfunction: When Illumination Robustness Leaves VLA Models Blind to Color

灯光、相机、故障：当光照鲁棒性使视觉语言动作模型对颜色视而不见时

Marino Watanabe, Takami Sato, Kentaro Yoshioka

机构 * Keio University（庆应义塾大学） 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模型在现实环境中对光照干扰的脆弱性，提出FLARE攻击框架和ChromaGuard对抗训练方法，通过实验验证ChromaGuard能有效提升模型在颜色相关任务中的成功率，保障模型在复杂环境下的性能。

UniSteer: Unified Noise Steering for Efficient Human-Guided VLA Adaptation

统一噪声引导用于高效的人类引导VLA适应

Junjie Lu, Xinyao Qin, Yuhua Jiang, Kaixin Wang, Chuheng Zhang, Bin Liang, Jun Yang, Min Xu, Li Zhao

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出UniSteer框架，结合人类纠正指导与噪声空间RL，通过近似动作到噪声的逆向转换提升VLA在真实世界中的适应效率，实验显示成功率显著提升。

Action QFormer: Structured Representation Shaping under Action Supervision in Vision-Language-Action Models

动作QFormer：视觉-语言-动作模型中动作监督下的结构化表示塑造

Yufeng Ji, Wenhao Tang, Haoyi Niu, Koushil Sreenath, Yi Wu, Zhongyu Li

机构 * Shanghai Qizhi Institute（上海期智研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究视觉-语言-动作模型中动作监督问题，提出动作QFormer，通过基于指令的查询重组多模态信息。在零样本模拟到真实导航中提升了任务成功率、动作生成正确性等，还改变动作监督塑造多模态表示的方式，为提高VLA性能提供新思路。

Never Too Late for Force: Accelerating VLA Post-Training with Reactive Force Injection

力，永不嫌迟：通过反应式力注入加速视觉-语言-动作模型的训练后优化

Yi Wang, Wendi Chen, Zimo Wen, Han Xue, Xueqi Li, Wenye Yu, Zhijie Chen, Hao Yang, Jun Lv, Chuan Wen, Cewu Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Noematrix Ltd.（诺玛矩阵有限公司） 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 研究针对预训练VLA策略在接触状态下表现不佳的问题，提出LIFT框架，通过嫁接反应式动作专家、注入力及结合在线DAgger循环，提升其在富含接触操作任务中的性能，且证明相关组件对稳健操作很重要。

Comments Project page: https://lift-policy.github.io/

Reflex: Real-Time VLA Control through Streaming Inference

Reflex：通过流推理实现实时VLA控制

Yuanchun Guo, Bingyan Liu

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

AI总结 研究针对流匹配VLA模型与实时机器人技术的不兼容问题，提出Reflex框架，利用时间步不变性属性实现实时流推理，通过分区缓存更新、引入自适应归一化层、异步管道和算子融合等方法，在基准测试中实现推理加速和稳定流，减少反应延迟。

Comments Accepted by ICML2026