机器人 / 具身智能

What Matters for Latent Actions in Robot Learning

机器人学习中隐式动作的关键影响因素

Xizhou Bu, Qingda Hu, Lei Zhou, Lingfeng Zhang, Yingbo Tang, Zihao Liu, Xinyi Tao, Zhiqiang Ma, Qingqiu Huang, Chufeng Tang, Hongbo Wang, Jing Zhang, Jiayi Ma, Hangjun Ye, Wei Li, Xiaoshuai Hao

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Computility Microelectronics, Faculty of Computility Microelectronics, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术研究院计算机微科学与技术学院、广东省计算微电子重点实验室） ； School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University（四川大学航空航天学院） ； Suzhou Evans Intelligent Technology Co., Ltd.（苏州伊文斯智能科技有限公司） ； Morphi Intelligence Technology Co., Ltd.（墨飞智能科技有限公司） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(title,abstract)；manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本研究通过统一框架整合代表性隐式动作模型，系统探究41种设计选择，发现用隐式动作微调视觉语言模型主干可为下游机器人操纵策略学习提供更强初始化。

Comments Project page: this https URL (https://carldegio.github.io/latent_action.github.io)

Learning the Right Abstraction: Neural Reduced Dynamics for Complex Robot Control

学习正确的抽象：用于复杂机器人控制的神经简化动力学

Harry Zhang, Dan Negrut

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；embodied AI(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出神经简化动力学（NRD）框架，学习保留控制相关物理特性的简化状态，训练的策略可迁移至高保真模拟器，在三项控制任务中实现高精度且速度大幅提升的机器人控制。

OrthoSkillVLA: Continual Skill Learning via Gradient-Informed Skill Subspace Adaptation

OrthoSkillVLA：通过梯度感知技能子空间自适应实现持续技能学习

Jiaqi Wang, Zhou Fang, Qiongfeng Shi, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Electronic Science and Engineering, Southeast University（东南大学电子科学与工程学院） 纠错

专题命中 机器人学习 ：robot learning(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 OrthoSkillVLA是一种参数高效的持续技能学习框架，通过对VLM和ActionHead施加独立子空间约束、引入特征感知MoE解码器，实现预训练VLA模型的技能学习，可缓解灾难性遗忘。

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