机器人 / 具身智能

Inference-Time Attention Steering for Vision-Language-Action Driving Models

面向视觉-语言-动作驾驶模型的推理时注意力引导

Darshan Nagendra Prasad, Lars Ullrich, Knut Graichen

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对VLA驾驶模型无法在推理时重定向注意力的问题，在Qwen3-VL主干上添加预softmax注意力偏差，实验验证了其对轨迹的引导效果及层相关特性。

Comments Attention Steering, Vision-Language-Action, AutonomousDriving, Inference-Time Intervention

Prism-GRPO: Faster VLA Policy Optimization via Splitting Same-outcome Groups

Prism-GRPO：通过拆分相同结果组实现更快的视觉-语言-动作（VLA）策略优化

Zeyun Deng, Yuzhe Lu, Yawei Wang, Linbo Liu, Qing Ping, Han Ding, Guande Wu, Panpan Xu, Jun Huan

机构 * AWS AI（亚马逊云科技人工智能部门） 纠错

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

AI总结 该研究提出 Prism-GRPO 算法，通过拆分 GRPO 的相同结果组并引入加权执行质量分数，减少机器人 rollout 预算浪费，在四个 RoboTwin 任务中使达到目标成功率的 rollout 最多减少 56%，还抑制了奖励黑客捷径。

LIBERO-VIFO: Benchmarking the Capability and Safety of Visual Cue Following in Vision-Language-Action Models

LIBERO-VIFO：评估视觉-语言-动作模型视觉线索跟随的能力与安全性的基准

Zhengyan Qian, Rui Yan, Alex Jinpeng Wang, Jinhui Tang

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

AI总结 研究人员提出LIBERO-VIFO基准，评估7种VLA模型的视觉线索跟随能力与安全性，发现当前VLA存在无语言指令时执行线索指示任务的未授权跟随风险，确立了以视觉为中心的安全新视角。