机器人 / 具身智能

GWM-VLA: Geometry-Aware Latent World Modeling for Vision-Language-Action Learning

GWM-VLA：面向视觉-语言-动作学习的几何感知隐式世界建模

Yanping Zhao, Hang Yu, Yiwei Wang, Chen Ye, Siyu Tian, Di Zhang, Qingjun Wang, Qian Chen, Junqiao Zhao, Chen Ye, Guang Chen

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

AI总结 针对VLA模型在视觉/环境变化下性能下降问题，提出GWM-VLA框架，通过几何感知多视角编码等技术提升模型鲁棒性，经仿真和真实环境实验验证有效。

Embodied.cpp: A Portable Inference Runtime of Embodied AI Models on Heterogeneous Robots

Embodied.cpp：面向异构机器人的具身AI模型可移植推理运行时

Ling Xu, Borui Li, Hao Wu, Chuyu Han, Xiangyu Li, Mohan Hua, Shiqi Jiang, Ting Cao, Chuanyou Li, Sheng Zhong, Shuai Wang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） 纠错

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

AI总结 提出Embodied.cpp，一个基于C++的可移植推理运行时，通过五层架构支持多速率执行、延迟优先融合推理和可扩展接口，在异构机器人上高效部署VLA和世界动作模型。

Comments 18 pages, 2 figures, Project website: https://github.com/SEU-PAISys/Embodied.cpp

Can Vision-Language-Action Models Learn from Real-World Data Continually without Forgetting?

VLA 模型能否从现实世界数据中持续学习而不遗忘？

Jiarun Zhu, Yijun Hong, Xiaoquan Sun, Zetian Xu, Qijun He, Haijier Chen, Zhiyong Wang, Mingqi Yuan, Wenjun Zeng, Jiayu Chen

机构 * HKU（香港大学） ； INFIFORCE ； EIT, Ningbo（宁波工程学院） ； HUST（华中科技大学） ； SUSTech（南方科技大学） ； HITSZ（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过构建包含四个顺序操作任务的真实世界持续学习数据集，实证发现视觉-语言-动作（VLA）模型在持续学习异构真实世界演示时存在严重灾难性遗忘，并系统评估了经验回放方法的关键实施因素。

Hermite Curves as Trajectory Priors for Vision-Language-Action Models

作为视觉-语言-动作模型轨迹先验的埃尔米特曲线

Qi Lv, Jianming Xing, Zhao Yang, Mingyuan Yao, Yinan Shi, Yawei Jueluo, Mike Zheng Shou, Xiang Deng

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Jiangsu Cytoderm Intelligent Technology Co., Ltd.（江苏赛克德智能科技有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 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 该研究针对视觉-语言-动作模型动作块的弱结构化问题，提出埃尔米特轨迹先验，其中埃尔米特正则化变体在仿真与真实机器人任务中显著提升了操纵成功率且无额外推理开销。

Comments Project page is available at https://aopolin-lv.github.io/Hermite/

LIRA: Local Cross-Layer Information Routing for Vision-Language-Action Decoding

LIRA：面向视觉-语言-动作解码的局部跨层信息路由

Zhewei Zhang, Puyue Wang, Guanren Qiao, Yijie Weng, Jiawei Hu, Guo Li, Lujia Wang, Junyan Wang, Tao Gu, Hongliang Lu, Guiliang Liu, Hong Jia, Xinhu Zheng

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

AI总结 LIRA是面向VLA模型的局部跨层信息路由机制，通过深度感知路由VLM特征，在多机器人操作基准及真实场景中提升了动作预测性能与分布偏移下的鲁棒性。

Comments 9 pages, 4 figures. Code and model checkpoints will be released upon acceptance of the paper