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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-07-28 至 2026-07-28 共收录 3 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 机器人基础模型 3 篇

2607.18016 2026-07-28 cs.RO 版本更新 79%

Closing the Loop in Humanoid VLA: Persistent 3D Object Tokens for Verifiable Loco-Manipulation

人形机器人视觉语言动作闭环:用于可验证移动操作的持久3D对象令牌

Peng Ren, Haoyang Ge, Jiang Zhao, Cong Huang, Yukun Shi, Pei Chi, Kai Chen

机构 * BUAA(北京航空航天大学) DeepCybo(深灵机器人) ZGCI(未提及具体中文译名)

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

AI总结 研究人形机器人视觉语言动作中对象状态差异问题,提出持久对象令牌化方法(POT)并实例化为POT-VLA,通过RGB-D观察维护3D对象记录,转换为对象令牌用于动作生成与验证,实验表明该方法提升了任务成功率。

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2512.01031 2026-07-28 cs.RO cs.AI cs.LG 版本更新 67%

VLASH: Real-Time VLAs via Future-State-Aware Asynchronous Inference

VLASH: 通过未来状态感知的异步推断实现实时VLAs

Jiaming Tang, Yufei Sun, Yilong Zhao, Shang Yang, Yujun Lin, Zhuoyang Zhang, James Hou, Yao Lu, Zhijian Liu, Song Han

机构 * MIT(麻省理工学院) NVIDIA(英伟达) Tsinghua University(清华大学) UC Berkeley(加州大学伯克利分校) UCSD(加州大学圣地亚哥分校) Caltech(加州理工学院)

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

AI总结 VLASH通过未来状态感知的异步推断框架,实现高效、准确的实时VLAs控制,显著提升反应速度和任务执行精度。

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2607.24148 2026-07-28 cs.AI 新提交 57%

A Motion-Aware Vector Quantization Framework with Centroid Reuse for Efficient VLA Inference

一种用于高效视觉-语言-动作推理的具有质心重用的运动感知向量量化框架

Zhuoran Song, Haozhe Jiang, Chunyu Qi, Minnan Pei, Gang Li, Xiaoyao Liang, Haibing Guan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学计算机科学与工程系) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所)

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

AI总结 针对VLA模型推理延迟高问题,提出VQVLA算法-硬件协同设计框架,利用MotionVQ动态调整量化精度,采用合并质心向量量化通用矩阵乘法范式,设计加速器,实验表明其相比多种方法有显著加速且精度损失小。

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