机器人 / 具身智能

SpaceVLA: Spatially Grounded VLA for Robotic Manipulation with User-Authored Grasp and Place Anchors

SpaceVLA：用于机器人操作的空间 grounding VLA，支持用户编写的抓取与放置锚点

Daniia Zinniatullina, Iaroslav Kolomiets, Mikhail Konenkov, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

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

AI总结 本研究针对VLA模型操作时缺乏显式空间意图的问题，提出视觉意图锚点的XR流程，通过微调OpenVLA-7B的SpaceVLA模型，在Unity试验中实现91.25%抓取成功率，完成机器人抓取放置任务。

Comments A poster for the ISMAR conference, 4 pages, 3 figures

SkillMemo: Expert-guided Skill Memory Framework for Compositional Embodied Manipulation

SkillMemo：用于组合式具身操纵的专家引导技能记忆框架

Changyuan Wang, Chubin Zhang, Zhenyu Wu, Runhao Li, Angyuan Ma, Ke Chao, Yinan Liang, Xiuwei Xu, Ziwei Wang, Yansong Tang, Jiwen Lu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 SkillMemo是一种专家引导的技能记忆框架，通过分解轨迹为技能基元并结合动态记忆库，提升了DP和VLA模型的组合泛化能力，在基准测试中达到最优性能。

DyPES-VLA: Learning Shared Dynamics Priors and Embodiment-Specific Control for Cross-Embodiment Manipulation

DyPES-VLA：学习共享动态先验与具身特定控制以实现跨具身操作

Junfeng Li, Junjie He, Zhide Zhong, Yangyang Zheng, Pingyue Sheng, Jiayu Dong, Ruixin Li, Haodong Yan, Jiaguan Zhu, Tianran Zhang, Runze Yu, Wen Chen, Liuqing Yang, Yuxiang Gao, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； COCO Matrix 纠错

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

AI总结 该研究针对跨具身机器人操作问题，提出DyPES-VLA模型，通过学习共享动态先验与具身特定MoE动作头，在LIBERO等数据集上达到先进操作成功率。

In-Context VLA: Endowing Vision-Language-Action Models with Language via In-Context Post-Training and Agentic Tool Use

上下文视觉-语言-动作模型：通过上下文后训练与智能体工具使用为视觉-语言-动作模型赋予语言能力

Jiarui Yang, Wen Huang, Jiale Zhang, Maowei Hu, Hang Guo

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

AI总结 该研究针对现有VLA模型用CoT会降低控制性能的问题，提出通过上下文后训练和智能体工具使用赋予VLA语言能力的方法，在多模拟和真实机器人任务上实现SOTA性能与效率。

MMaDA-VLA: Large Diffusion Vision-Language-Action Model with Unified Multi-Modal Instruction and Generation

MMaDA-VLA: 基于统一多模态指令与生成的大型扩散视觉-语言-动作模型

Yang Liu, Pengxiang Ding, Tengyue Jiang, Xudong Wang, Wenxuan Song, Minghui Lin, Han Zhao, Hongyin Zhang, Zifeng Zhuang, Wei Zhao, Siteng Huang, Jinkui Shi, Donglin Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Huawei Celia Team（华为Celia团队） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； OpenHelix Robotics 纠错

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

AI总结 本文提出MMaDA-VLA模型，通过统一多模态理解与生成框架，解决机器人操控中的时序不一致和长周期误差累积问题，实现高效视觉-语言-动作生成。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Reinforcing Action Policies by Prophesying

通过预言强化行动策略

Jiahui Zhang, Ze Huang, Chun Gu, Zipei Ma, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 ProphRL通过Prophet、FA-GRPO和FlowScale提升VLA后训练的效率与稳定性，实现机器人任务的成功率提升。

Comments https://LogosRoboticsGroup.github.io/ProphRL