机器人 / 具身智能

DreamFly: Causal Memory and Receding-Horizon Diffusion Planning for Aerial Vision-Language Navigation

DreamFly：面向空中视觉语言导航的因果记忆与后退时域扩散规划

Yan Deng, Fei Xu

机构 * School of Electronic Information Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学电子信息工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Xi’an Technological University（西安工业大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 DreamFly是基于Dream-VLA的扩散式空中VLN框架，通过因果记忆、后退时域扩散规划和LiteStop解耦终止，在OpenFly基准上显著优于对比方法。

Comments 24 pages, 6 figures, 3 tables

Adaptation of Generalist Robot Policies with Minimal Data

基于最少数据的通用机器人策略适配

Shreyas Kowshik, Sreyas Venkataraman, Leo Wang, Niharika Pant, Max Simchowitz, Aviral Kumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MiDAS算法，结合离线行为克隆与在线强化学习，实现机器人策略仅用1次演示即可完成任务适配，性能优于基线且能泛化，为机器人自主学习提供可行方案。

G0.5: One Autoregressive Stream for Robot Reasoning and Action

G0.5：用于机器人推理与动作的单自回归流

Yicheng Liu, Zibin Dong, Baijun Ye, Tianyuan Yuan, Tao Jiang, Anqi Yang, Shicheng Cao, Haonan Liu, Yue Sun, Zihan Guo, Xiao Liu, Dong Ke, Changxun Pan, Chenru Wu, Tailai Cheng, Xiaoshu Ren, Xinlei Zhang, Jianning Cui, Zijie Zhao, Haoyu Zhang, Kaiming Xu, Haodong Yang, Bowen Zhang, Jiahui Niu, Shaoting Zhu, Shiduo Zhang, Hang Zhao

机构 * Galaxea（星系科技（Galaxea）） 纠错

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

AI总结 本文提出G0.5，一种单自回归流的VLA模型，通过三个关键组件实现推理与动作统一，在7项基准中超越现有最优模型，展现出良好的泛化与指令跟随能力。

VANE: Reliable Test-Time Training for Vision-Language-Action Models via Future Visual Representation Prediction

VANE：通过未来视觉表示预测实现视觉-语言-动作模型的可靠测试时训练

Hongjin Ji, Guoyang Xia, Luoyang Sun, Fangxiang Feng, Lei Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） 纠错

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

AI总结 本文提出VANE框架，通过条件提示自适应、未来视觉后果学习及候选更新隔离评估的方法，提升VLA策略在闭环操纵中的可靠性，在SimplerEnv WidowX上将平均成功率提高3.2个百分点。

RoboHarness: A Memory-Augmented Policy Harness for Vision-Language-Action Model Robustness via In-Context Adaptation

SOMA：通过上下文适应提升视觉-语言-动作模型鲁棒性的战略编排与内存增强系统

Zhuoran Li, Zhiyang Li, Kaijun Zhou, Jinyu Gu

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

AI总结 SOMA通过对比双记忆检索增强生成（RAG）、归因驱动大语言模型（LLM）编排器和可扩展模型上下文协议（MCP）干预，提升视觉-语言-动作模型在分布外任务中的鲁棒性，实验表明其在长周期任务链中提升了89.1%的绝对成功率。

Comments 8 pages, 10 figures, 4 tables. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Project page and source code: https://github.com/LZY-1021/RoboHarness