机器人 / 具身智能

Guided Action Flow: Q-Guided Inference for Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

引导动作流：面向流匹配视觉-语言-动作策略的Q引导推理

Liuhaichen Yang, Zhuang Jiang, Chenchao Sheng, Zezhi Tang

机构 * Department of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院） ； Department of Mechanical Engineering, University College London（机械工程系，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出Guided Action Flow框架，通过冻结预训练策略并利用学习到的动作块评论家引导逆向流采样，在LIBERO任务中单任务评论家将成功率从68.0%提升至82.0%。

Think Proprioceptively: State-Grounded Visual Token Selection for VLA Policies

通过本体感知进行思考：用于VLA策略的状态基础视觉令牌选择

Fangyuan Wang, Peng Zhou, Jiaming Qi, Shipeng Lyu, Chengyang He, David Navarro-Alarcon, Guodong Guo

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东区技术研究所） ； Great Bay University（大湾大学） ； Northeast Forestry University（东北林业大学） ； 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)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究VLA模型中本体感知应用问题，提出ThinkProprio方法，将本体感知离散化为视觉语言模型（VLM）词汇令牌，与指令共同作用在VLM计算前选视觉补丁，贡献是提升性能、降低延迟。

Learning to Move Before Learning to Do: Task-Agnostic pretraining for VLAs

先学移动再学做事：面向VLA的任务无关预训练

Junhao Shi, Siyin Wang, Xiaopeng Yu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出任务无关预训练（TAP）框架，先通过自监督逆动力学从廉价无标签交互数据学习可迁移运动先验，再用少量专家数据将先验与语言对齐，显著降低VLA模型对专家演示的依赖。

Comments Accepted to ICML 2026, 21 pages,6 figures

MIRTH: Mutual-Information Reasoning with Temporal Hubs for Vision-Language-Action Agents

MIRTH：面向视觉-语言-动作智能体的基于互信息推理的时间枢纽

Hao Sun, Yu Song, Shiyu Teng, Ziwei Niu, Yen-Wei Chen

机构 * College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出MIRTH框架，通过双尺度时间记忆枢纽、互信息优化的潜在推理令牌和并行动作解码，解决VLA模型的时间短视、推理鸿沟和推理低效问题，在LIBERO和真实机器人上达到SOTA并展现错误恢复能力。

Comments Accepted as main conference paper at ACL 2026

SA-VLA: State-aware tokenizer for improving Vision-Language-Action Models' performance

SA-VLA: 状态感知分词器提升视觉-语言-动作模型性能

Tengyue Jiang, Chunpu Xu, Jiayue Kang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China University of Science and Technology（东华大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Xi’an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出状态感知动作分词器SA-VLA，通过状态条件动作解码减少离散化压缩损失，在12个操作任务上将成功率从0.29提升至0.56。

Behavior Uncloning: Distilling Mode Redirection into Policy Weights without Inference-Time Steering

行为去克隆：将模式重定向蒸馏到策略权重中，无需推理时引导

Hao Wang, Jiuzhou Lei, Dayou Li, Bangya Liu, Minghui Zheng, Manling Li, Ruohan Zhang, Zhiwen Fan

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

AI总结 提出MoRE方法，通过短时“去克隆”步骤将模式分类器的重定向信号蒸馏到策略权重中，抑制不安全行为模式，零推理开销提升部署成功率。

FORCE: Efficient VLA Reinforcement Fine-Tuning via Value-Calibrated Warm-up and Self-Distillation

FORCE: 通过值校准预热和自蒸馏实现高效的VLA强化学习微调

Shuyi Zhang, Yunfan Lou, Hongyang Cheng, Yichen Guo, Chuyao Fu, Yaoxu Lyu, Xiaojie Zhang, Haoran Li, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出FORCE框架，通过值校准预热和自蒸馏解决VLA模型RL微调中的样本效率低和初始遗忘问题，在仿真和真实任务中成功率提升79%，训练加速32.5%。

G$^3$VLA: Geometric inductive bias for Vision-Language-Action Models

G$^3$VLA：视觉-语言-动作模型的几何归纳偏置

Yue Peng, Yongzhe Zhao, Artur Habuda, Khuyen Pham, Yanheng Zhu, Tran Nguyen Le, Fares Abu-Dakka, Li Guo

机构 * New York University Shanghai（上海纽约大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

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

AI总结 提出G$^3$VLA模块，通过射线嵌入、投影位置编码和跨视图融合为VLA模型注入相机几何先验，无需深度传感器，在多个基准和真实机器人上提升空间敏感任务性能。

Comments Submitted to CoRL 2026

NAC: Neural Action Codec for Vision-Language-Action Models

NAC: 面向视觉-语言-动作模型的神经动作编解码器

Ahad Jawaid, Yu Xiang

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） 纠错

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

AI总结 提出神经动作编解码器(NAC)，采用多尺度RVQGAN架构将短动作轨迹视为多通道1D信号进行压缩，以替代现有离散动作分词器，在LIBERO-10等任务中实现更低重建误差和更高成功率。

Pose6DAug: Physically Plausible Multi-view Object Swapping for Robot Data Augmentation

Pose6DAug: 用于机器人数据增强的物理合理多视图物体替换

Jonghoon Lee, Seong Hyeon Park, Byungwoo Jeon, Minha Lee, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Korea University（韩国大学） ； RLWRLD 纠错

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

AI总结 提出Pose6DAug，一种基于失败驱动的数据增强框架，通过3D网格和6D姿态轨迹替换成功轨迹中的物体，生成多视图一致的物理合理演示，无需额外数据收集，在新型物体上提升VLA策略成功率16.5%。

ImageWAM: Do World Action Models Really Need Video Generation, or Just Image Editing?

ImageWAM：世界动作模型真的需要视频生成，还是只需要图像编辑？

Yuyang Zhang, Wenyao Zhang, Zekun Qi, He Zhang, Haitao Lin, Jingbo Zhang, Yao Mu, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng, Xin Jin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 提出ImageWAM框架，利用预训练图像编辑模型替代视频生成进行机器人动作预测，通过编辑去噪的KV缓存作为世界动作上下文，在多个模拟和真实实验中优于基线，计算量降至1/6，延迟降至1/4。

Comments Project Page: https://zhangwenyao1.github.io/ImageWAM/

Bring My Cup! Personalizing Vision-Language-Action Models with Visual Attentive Prompting

Bring My Cup! 使用视觉注意力提示个性化视觉-语言-动作模型

Sangoh Lee, Sangwoo Mo, Wook-Shin Han

机构 * GSAI, POSTECH（POSTECH 人工智能研究所） ； IME, POSTECH（POSTECH 信息媒体研究所） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型难以处理个性化指令的问题，提出无需训练的视觉注意力提示（VAP）方法，通过参考图像作为非参数记忆，利用开放词汇检测和嵌入匹配定位个人物品，并以视觉提示注入模型，在多个仿真和真实场景中显著提升成功率和正确物体操作。

Comments ICML 2026. Project page: https://vap-project.github.io/

Does VLA Even Know the Basics? Measuring Commonsense and World Knowledge Retention in Vision-Language-Action Models

VLA 甚至知道基础知识吗？衡量视觉-语言-动作模型中的常识和世界知识保留

Nikita Kachaev, Andrey Moskalenko, Matvey Skripkin, Nikita Kurlaev, Daria Pugacheva, Albina Burlova, Mikhail Kolosov, Denis Shepelev, Andrey Kuznetsov, Elena Tutubalina, Aleksandr I. Panov, Alexey K. Kovalev, Vlad Shakhuro

机构 * CogAI Lab（CogAI实验室） ； FusionBrain Lab（FusionBrain实验室） ； IAI MSU（MSU人工智能研究所） ； Lomonosov MSU（Lomonosov莫斯科大学） ； NUST MISIS ； Applied AI Institute（应用人工智能研究所） ； HSE University（俄罗斯高等经济大学） ； Generalizable AI Systems（可泛化人工智能系统） ； ISP RAS（俄罗斯科学院信息与自动化过程研究所） ； MIRAI ； Domain-specific NLP Group（领域特定自然语言处理小组） 纠错

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

AI总结 提出 Act2Answer 协议，通过动作回答评估 VLA 模型的知识保留，发现模型在简单概念上表现良好，但在丰富语义类别上存在差距，且 VQA 联合训练有助于知识保留。

Comments Project page: https://tttonyalpha.github.io/act2answer/

PearlVLA: Progressive Embodied Action-Plan Refinement in Latent Space

PearlVLA：潜在空间中的渐进式具身动作计划精炼

Bochen Yang, Lianlei Shan

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出PearlVLA框架，通过在VLM潜在空间中进行迭代计划精炼，平衡动作生成效率与显式推理，在LIBERO基准上达到最先进性能。

Comments 21 pages, 2 figures. Preprint

Learned Image Compression for Vision-Language-Action Models

面向视觉-语言-动作模型的图像压缩学习

Hyeonjun Kim, Jegwang Ryu, Sangbeom Ha, Junhyeok Lee, Jun-Hyuk Kim, Hyemin Ahn, Jaeho Lee

机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Chung-Ang University（中央大学） 纠错

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

AI总结 提出SPARC框架，通过自适应比特率分配和倾斜率损失，在低带宽下保持VLA机器人控制性能，优于传统编解码器。

Trajectory-Level Redirection Attacks on Vision-Language-Action Models

轨迹级重定向攻击对视觉-语言-动作模型

Gokul Puthumanaillam, Vardhan Dongre, Pranay Thangeda, Hooshang Nayyeri, Dilek Hakkani-Tür, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文发现VLA模型存在轨迹级漏洞：看似保留原始指令的对抗性提示，能重定向机器人最终物理结果，并提出了命令保持的轨迹重定向威胁模型和在线提示搜索方法。

LIBERO-Occ: Evaluating and Improving Vision-Language-Action Models under Scene-Induced Occlusion via Viewpoint Imagination

LIBERO-Occ：通过视角想象评估和改进场景诱导遮挡下的视觉-语言-动作模型

Taishan Li, Jiwen Zhang, Siyuan Wang, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型在场景遮挡下性能下降的问题，提出LIBERO-Occ基准和视角想象方法，通过生成互补视图提升鲁棒性。

Comments 14 pages, 7 figures

From Noise to Intent: Anchoring Generative VLA Policies with Residual Bridges

从噪声到意图：基于残差桥的生成式VLA策略锚定

Yiming Zhong, Yaoyu He, Zemin Yang, Pengfei Tian, Yifan Huang, Qingqiu Huang, Xinge Zhu, Yuexin Ma

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ResVLA架构，通过频谱分析将机器人控制解耦为确定性低频锚点和随机高频残差，利用残差扩散桥聚焦局部动态精化，实现高效表示与强条件对齐。

Comments Accepted to ICML 2026

Elastic Queries Reinforcement Learning: Self-Aware Policy Execution for VLA Models

弹性查询强化学习：VLA模型的自我感知策略执行

Ge Wang, Xinyu Tan, Xiang Li, Man Luo, Chengsi Yao, Shenhao Yan, Jiahao Yang, Fan Feng, Honghao Cai, Xiangyuan Wang, Zhixin Mai, Yiming Zhao, Yatong Han, Zhen Li

机构 * Ising AI ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； PKU（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出弹性查询强化学习（EQRL），通过轻量级潜在调度适配器动态调整VLA模型的推理步骤和动作块长度，利用评论家集成分歧估计状态难度，在降低推理成本的同时保持或提升任务成功率。

TacCoRL: Integrating Tactile Feedback into VLA via Simulation

TacCoRL: 通过仿真将触觉反馈集成到视觉-语言-动作模型中

Siyu Ma, Yuqi Liang, Chang Yu, Yunuo Chen, Hao Su, Yixin Zhu, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 提出TacCoRL框架，通过仿真与真实联合训练和强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作策略，在接触密集型任务中平均成功率提升22.5%。

QDepth-VLA: Quantized Depth Prediction as Auxiliary Supervision for Vision-Language-Action Models

QDepth-VLA：量化深度预测作为视觉-语言-动作模型的辅助监督

Yixuan Li, Yuhui Chen, Mingcai Zhou, Haoran Li, Zhengtao Zhang, Dongbin Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Zhongke Huiling Robot Technology Co.（北京中科创联机器人科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出QDepth-VLA框架，通过辅助深度预测任务增强VLA模型的空间感知与推理能力，在仿真和真实任务中提升操作性能。

Harness Engineering for Physical AI: Robot Middleware Is the Harness Layer

面向物理AI的驾驭工程：机器人中间件即驾驭层

Sanghoon Lee, Jiyeong Chae, Kyung-Joon Park

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出机器人中间件作为物理AI的驾驭层，需同时干预控制、计算和通信，并补充投影、隔离和转移三种缺失的强制功能，以ROS 2驾驭配置文件为例。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Big Ideas track submission to the 27th ACM/IFIP International Middleware Conference (Middleware 2026)

TBD-VLA: Temporal Block Diffusion Vision Language Action Model

TBD-VLA: 时序块扩散视觉语言动作模型

Sung-Wook Lee, Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TBD-VLA框架，通过时序块扩散机制实现离散令牌VLA模型的并行动作生成，兼顾时序连贯性与推理速度，在仿真和真实任务中优于先前方法。

VISTA: Vision-Grounded and Physics-Validated Adaptation of UMI data for VLA Training

VISTA: 基于视觉和物理验证的UMI数据适配用于VLA训练

Siyuan Yang, Linzheng Guo, Ouyang Lu, Zhaxizhuoma, Daoran Zhang, Xinmiao Wang, Ting Xiao, Fangzheng Yan, Zhijun Chen, Yan Ding, Chao Yu, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of AI (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； Lumos Robotics（Lumos机器人） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China University of Science and Technology（东华大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出VISTA框架，通过UMI-VQA数据集对齐视觉表示、物理验证流水线筛选可行轨迹以及两阶段联合训练，解决UMI数据训练VLA模型时的视觉分布偏移和物理不可行动作问题。

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3DThinkVLA: Endowing Vision-Language-Action Models with Latent 3D Priors via 3D-Thinking-Guided Co-training

3DThinkVLA：通过3D思维引导的协同训练赋予视觉-语言-动作模型潜在3D先验

Jiaxin Shi, Xidong Zhang, Fucai Zhu, Zhe Li, Siyu Zhu, Weihao Yuan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Daimon Robotics（达梦机器人） ； Great Bay University（大亚大学） 纠错

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

AI总结 提出3D思维引导的协同训练框架，通过解耦3D几何感知与空间推理并在不同特征层次注入，使VLA模型在动作预测中隐式进行3D空间推理，无需3D传感器或外部模型，在多个基准上达到最优性能。

AURA: Action-Gated Memory for Robot Policies at Constant VRAM

AURA: 恒定VRAM下机器人策略的动作门控记忆

Josef Chen

机构 * KAIKAKU（卡基库） 纠错

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

AI总结 提出AURA-Mem，一种恒定大小、基于动作误差信号门控写入的循环记忆，替代KV缓存，在边缘机器人任务中实现与基线相当的准确率，同时减少5-9倍写入次数。

SilentDrift: Exploiting Action Chunking for Stealthy Backdoor Attacks on Vision-Language-Action Models

SilentDrift: 利用动作分块对视觉-语言-动作模型进行隐蔽后门攻击

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Binghui Wang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型中的动作分块与增量位姿表示导致的视觉开环漏洞，提出一种利用平滑步函数构建满足C2连续扰动的隐蔽黑盒后门攻击方法SilentDrift，并通过关键帧攻击策略实现高攻击成功率与低中毒率。

Comments Accepted to ACL Findings 2026

Hide-and-Seek in Trajectories: Discovering Failure Signals for VLA Runtime Monitoring

轨迹中的捉迷藏：发现VLA运行时监控的失败信号

Seongheon Park, Wendi Li, Changdae Oh, Samuel Yeh, Zsolt Kira, Michael Hagenow, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Hide-and-Seek框架，通过轨迹间和轨迹内对比学习，从轨迹级监督中定位失败指示动作，实现无需步骤标注的VLA模型运行时失败检测。

BOKBO (Best of K Bad Options): Calibrated Abstention for VLA Policies

BOKBO (Best of K Bad Options): VLA策略的校准式弃权

Anya Singh, Cabrel Happi, Jai Relan, Varun Nair, Vidyut Baradwaj

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

AI总结 针对视觉-语言-动作(VLA)策略的测试时扩展方法，提出首个共形弃权层BOKBO，通过全局和逐任务变体提供有限样本无分布保证的执行违规率控制，并揭示基于扰动的K采样下策略内部非一致性分数的结构性缺陷。

How VLAs Fail Differently: Black-Box Action Monitoring Reveals Architecture-Specific Failure Signatures

VLA如何以不同方式失败：黑盒动作监控揭示架构特定的失败特征

Krishnam Gupta

机构 * Independent Research（独立研究） 纠错

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

AI总结 本文通过黑盒动作监控发现，视觉-语言-动作（VLA）架构在电机指令层面以根本不同且可预测的方式失败，并证明架构匹配的监控器选择至关重要。

Comments Accepted at IEEE ICRA 2026 Workshop "From Data to Decisions: VLA Pipelines for Real Robots", Vienna, June 2026. Non-archival workshop. 5 pages, 2 figures, 22 references