机器人 / 具身智能

Hidden in Plain Sight: Diffusion-Based Unrestricted Robotic Attacks on Vision-Language-Action Models

隐藏于明处：针对视觉-语言-动作模型的基于扩散的无约束机器人攻击

Jiahui Han, Yuhui Yao, Xin Wang, Jiafei Cao, Mingxuan Zhang, Danfeng Shan, Huiqi Deng, Guanchu Wang, Xia Hu

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

AI总结 本研究提出基于扩散的无约束机器人攻击方法DURA，针对视觉-语言-动作模型生成自然对抗补丁，实验表明其性能优于现有方法，暴露了物理部署的VLA模型的安全风险。

HoloQ-VLA: Uniform W4A4 Quantization of Vision-Language-Action Models

Ω-QVLA: 通过复合旋转和逐步缩放实现视觉-语言-动作模型的鲁棒量化

Xinyu Wang, Mingze Li, Sicheng Lyu, Dongxiu Liu, Kaicheng Yang, Ziyu Zhao, Yufei Cui, Xiao-Wen Chang, Peng Lu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） 纠错

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

AI总结 提出Ω-QVLA，首个无需训练的后训练量化框架，通过复合SVD-Hadamard旋转和逐步DiT激活缩放量化，将VLA模型的语言骨干和扩散动作头统一压缩至W4A4精度，在LIBERO上达到或超越FP16性能，内存减少71.3%。