机器人 / 具身智能

VLA-Pro: Cross-Task Procedural Memory Transfer for Vision-Language-Action Models

VLA-Pro：面向视觉-语言-动作模型的跨任务程序性记忆迁移

Shengyu Si, Yuanzhuo Lu, Ruimeng Yang, Ziyi Ye, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； Shanghai Xinzhi Embodied Intelligence Technology Co., Ltd.（上海新智具身智能技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出VLA-Pro框架，通过存储和检索任务相关的LoRA适配器作为程序性记忆，实现跨任务泛化，在仿真和真实任务中成功率显著提升。

Agentic-VLA: Efficient Online Adaptation for Vision-Language-Action Models

Agentic-VLA：视觉-语言-动作模型的高效在线自适应

Ruofan Jin, Zaixi Zhang

机构 * Ruofan Jin（金鲁凡） ； Zaixi Zhang（张在西） 纠错

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

AI总结 提出Agentic-VLA框架，通过自适应奖励合成、语言引导探索和经验记忆三大创新，实现VLA模型在线高效自适应，在LIBERO基准上长时域任务提升12.3%，单样本学习提升28.5%，并实现零演示跨任务迁移。

Comments Total 15 pages

AsyncVLA: Asynchronous Flow Matching for Vision-Language-Action Models

AsyncVLA: 视觉-语言-动作模型中的异步流匹配

Yuhua Jiang, Shuang Cheng, Yan Ding, Feifei Gao, Biqing Qi

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Lumos Robotics（Lumos机器人） 纠错

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

AI总结 本文提出AsyncVLA，一种引入异步流匹配的视觉-语言-动作模型框架，通过非均匀时间调度和自修正机制提升长周期任务的稳定性与效率。

Libra-VLA: Achieving Learning Equilibrium via Asynchronous Coarse-to-Fine Dual-System

Libra-VLA：通过异步粗到细双系统实现学习平衡

Yifei Wei, Linqing Zhong, Yi Liu, Yuxiang Lu, Xindong He, Maoqing Yao, Guanghui Ren

机构 * Beihang University（北航） ； AgiBot 纠错

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

AI总结 Libra-VLA通过粗到细双系统架构，解决视觉-语言-动作模型在机器人操作中语义与动作间的鸿沟问题，实现训练平衡与高效执行。

Comments Accepted to the Main Conference of ACL 2026. Project page: https://libra-vla.github.io/

VLA-Thinker: Boosting Vision-Language-Action Models through Thinking-with-Image Reasoning

VLA-Thinker: 通过图像推理增强视觉-语言-动作模型

Chaoyang Wang, Wenrui Bao, Sicheng Gao, Bingxin Xu, Yu Tian, Yogesh S. Rawat, Yunhao Ge, Yuzhang Shang

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

AI总结 本文提出VLA-Thinker框架，通过动态可调用的推理动作提升视觉语言动作模型的能力，通过两阶段训练流程提升操控性能，在LIBERO和RoboTwin 2.0基准上取得显著成果。

Comments We introduce VLA-Thinker, the first VLA model capable of thinking-with-image reasoning, which models visual perception as a dynamically invocable reasoning action, enabling Multimodal Embodied Chain-of-Thought

iFlyBot-VLA Technical Report

Yuan Zhang, Chenyu Xue, Wenjie Xu, Chao Ji, Jiajia wu, Jia Pan

机构 * iFlyTek Reasearch and Development Group（iFlyTek 研发部） 纠错

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

X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment Vision-Language-Action Model

Jinliang Zheng, Jianxiong Li, Zhihao Wang, Dongxiu Liu, Xirui Kang, Yuchun Feng, Yinan Zheng, Jiayin Zou, Yilun Chen, Jia Zeng, Ya-Qin Zhang, Jiangmiao Pang, Jingjing Liu, Tai Wang, Xianyuan Zhan

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR) Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR）清华大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

Comments preprint, technical report, 33 pages

GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots

NVIDIA, :, Johan Bjorck, Fernando Castañeda, Nikita Cherniadev, Xingye Da, Runyu Ding, Linxi "Jim" Fan, Yu Fang, Dieter Fox, Fengyuan Hu, Spencer Huang, Joel Jang, Zhenyu Jiang, Jan Kautz, Kaushil Kundalia, Lawrence Lao, Zhiqi Li, Zongyu Lin, Kevin Lin, Guilin Liu, Edith Llontop, Loic Magne, Ajay Mandlekar, Avnish Narayan, Soroush Nasiriany, Scott Reed, You Liang Tan, Guanzhi Wang, Zu Wang, Jing Wang, Qi Wang, Jiannan Xiang, Yuqi Xie, Yinzhen Xu, Zhenjia Xu, Seonghyeon Ye, Zhiding Yu, Ao Zhang, Hao Zhang, Yizhou Zhao, Ruijie Zheng, Yuke Zhu

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

Comments Authors are listed alphabetically. Project leads are Linxi "Jim" Fan and Yuke Zhu. For more information, see https://developer.nvidia.com/isaac/gr00t

DeeR-VLA: Dynamic Inference of Multimodal Large Language Models for Efficient Robot Execution

Yang Yue, Yulin Wang, Bingyi Kang, Yizeng Han, Shenzhi Wang, Shiji Song, Jiashi Feng, Gao Huang

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

Comments 25 pages, 6 figures, NeurIPS 2024

Cloak: Zero-Shot Cross-Embodiment Manipulation by Masking the End-Effector from the VLA

Cloak: 通过遮蔽末端执行器实现零样本跨本体操作

Michael Piseno, Guy Tevet, C. Karen Liu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Cloak训练方法，通过遮蔽腕部相机中的末端执行器，使VLA模型实现零样本跨本体迁移，无需新本体数据。

AtomBridge: Agentic VLA Inference Plugin for Long-Horizon Tasks in Scientific Experiments

Sci-VLA：用于科学实验中长周期任务的代理VLA推理插件

Yiwen Pang, Bo Zhou, Changjin Li, Xuanhao Wang, Shengxiang Xu, Deng-Bao Wang, Peng Cheng, Shimin Di, Jingkuan Song, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering & School of Software Engineering & School of Artificial Intelligence, Southeast University, Nanjing, China（计算机科学与工程学院、软件工程学院、人工智能学院，东南大学，南京，中国） ； Pattern Learning and Mining Lab, Southeast University, Nanjing, China（模式学习与挖掘实验室，东南大学，南京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的代理VLA推理插件，用于提升科学实验中长周期任务的执行效率和成功率。

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。

Hermite Curves as Trajectory Priors for Vision-Language-Action Models

作为视觉-语言-动作模型轨迹先验的埃尔米特曲线

Qi Lv, Jianming Xing, Zhao Yang, Mingyuan Yao, Yinan Shi, Yawei Jueluo, Mike Zheng Shou, Xiang Deng

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Jiangsu Cytoderm Intelligent Technology Co., Ltd.（江苏赛克德智能科技有限公司） ； 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)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型动作块的弱结构化问题，提出埃尔米特轨迹先验，其中埃尔米特正则化变体在仿真与真实机器人任务中显著提升了操纵成功率且无额外推理开销。

Comments Project page is available at https://aopolin-lv.github.io/Hermite/

AtlasVLA: Persistent World-Ego State Modeling for Vision-Language-Action Models

AtlasVLA：面向视觉-语言-动作模型的持久化世界-自我状态建模

Guiyu Zhao, Longteng Guo, Yanghong Mei, Zilin Zhu, Yu Zhang, Bin Cao, Mingming Yu, Xingjian He, Jie Jiang, Jing Liu

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

AI总结 AtlasVLA是一种新型VLA模型框架，通过双记忆架构实现持久化世界-自我状态建模，在仅用腕部单目相机的情况下，在LIBERO等基准及真实世界长时序任务中性能超越多视图基线。

Structure-Aware Robust Fine-Tuning: Defending Vision-Language-Action Robots Against Physical Attention Hijacking

结构感知鲁棒微调：防御视觉-语言-动作机器人抵御物理注意力劫持

Jinquan Zhang, Dongfu Yin, Run Yang, Yufeng Yan, Zhen Tian, F. Richard Yu

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

AI总结 本研究针对视觉-语言-动作机器人面临的物理注意力劫持攻击，提出注意力引导语义破坏攻击方法，并开发结构感知鲁棒微调防御方法，大幅降低攻击失败率并提升真实机械臂操控成功率。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

ActFovea: Runtime Safeguarding for VLA Policies via Spatiotemporal Visual-Action Consistency

ActFovea：基于时空视觉-动作一致性的VLA策略运行时安全保障

Wenda Yu, Tianshi Wang, Fengling Li, Xin Li, Jingjing Li, Lei Zhu

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

AI总结 ActFovea是一种即插即用的VLA策略运行时安全保障框架，通过构建动作条件化凹形区域、检测时空一致性及触发安全故障，提升了机器人操纵在各类干扰下的成功率与安全性。

Comments 8 pages, 4 figures, 4 tables. Code: https://github.com/SunnyYWD/ActFovea.git

RedFlow: Redirect Failure into Action-Level Corrections for Flow-matching VLA Policy

RedFlow：将失败重定向为流匹配VLA策略的动作级修正

Zhengyang Yan, Junhao Li, Fangqi Zhu, Zijun Wang, Quanxin Shou, Yikun Miao, Xiaoyi Pang, Zicong Hong, Song Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 RedFlow是将失败转化为动作级修正监督的离线RL框架，在LIBERO基准及真实操纵任务上，其真实成功率达74.7%，优于现有离线RL基线，样本量仅为强在线方法的十分之一。

TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM

TurboVLA：在RTX 4090上以32 Hz运行、显存占用<1 GB的实时视觉-语言-动作模型

Hengyi Xie, Chenfei Yao, Xianjin Wu, Xuanyang Xi, Yiping Tang, Di Xu, Yingying Zhu, Dingkang Liang, Xiang Bai, Han Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出TurboVLA，将传统VLA模型的LLM中心路径重构为视觉语言直接映射，仅0.2B参数即可在RTX 4090上实现97.7%LIBERO任务成功率，性能优于更大模型且显存占用极低。

Comments Code is available at https://github.com/H-EmbodVis/TurboVLA

Teaching Tiny VLA Models Where to Look and How to Move

XS-VLA：将粗粒度空间蒸馏与潜在流匹配相结合用于轻量级机器人控制

Iok Tong Lei, Ying Jie Yap, Wei Huang, Qingchen Xie, Qianzhi Li, Yujie Zhang, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出XS-VLA框架，先通过微调从Qwen3-VL-4B向SmolVLM2-0.25B骨干网蒸馏空间语义知识，再用其增强骨干网训练潜在流匹配策略，提升轻量级机器人控制性能，在LIBERO基准测试中表现出色。

Comments Preprint

Patch Policy: Efficient Embodied Control via Dense Visual Representations

补丁策略：通过密集视觉表示实现高效具身控制

Gaoyue Zhou, Zichen Jeff Cui, Ada Langford, Bowen Tan, Yann LeCun, Lerrel Pinto

机构 * Courant Institute, New York University（纽约大学柯朗数学科学研究所） ； Meta-FAIR（Meta FAIR） ； AMI Labs（AMI 实验室） 纠错

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

AI总结 研究利用预训练密集视觉特征，提出补丁策略，通过块因果注意力掩码等实现高效具身控制。该策略轻量级、快速且高效，在模拟和真实环境中相比其他策略有显著提升，为机器人社区利用视觉表示学习提供新途径。

FlowWAM: Optical Flow as a Unified Action Representation for World Action Models

FlowWAM：光流作为世界动作模型的统一动作表示

Yixiang Chen, Peiyan Li, Yuan Xu, Qisen Ma, Jiabing Yang, Kai Wang, Jianhua Yang, Dong An, He Guan, Gaoteng Liu, Jianlou Si, Jun Huang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges（无） ； MBZUAI（无） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究针对世界动作模型控制中动作表示难题，提出FlowWAM双流扩散框架，以光流为统一动作表示。该框架可实现WAMs两种模式，能利用无动作标签视频预训练，实验表明在操纵和世界建模任务中表现优于基线。

FlowDAgger: Human-in-the-Loop Adaptation of Generative Robot Policies in Latent Space

FlowDAgger：在潜在空间中对生成式机器人策略进行人工参与的自适应调整

Michael Murray, Daphne Chen, Simran Bagaria, Dean Fortier, Tess Hellebrekers, Galen Mullins, Harshavardhan Gajarla, Oier Mees, Maya Cakmak, Andrey Kolobov

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对预训练生成式机器人策略在实际部署中出现的问题，提出FlowDAgger方法，通过动作反转从人工干预获取监督，在模拟及现实操纵中评估，该方法优于基线且能保留预训练技能，为机器人基础模型自适应调整提供实用路径。

WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time

WAM-TTT：在测试时通过观察人类行为来引导世界行动模型

Yusen Feng, Bingchen Han, Jiangran Lyu, Kai Liu, Yixin Zheng, Yuxuan Wan, Weiheng Liu, Sun Han, Ruiqin Li, Yulong Zhang, Fangfu Liu, Xuesong Shi, Libin Liu, Yizhou Wang, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； CASIA（中国科学院自动化所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决引导机器人基础模型的难题，提出WAM-TTT框架，通过自监督视频预测吸收人类视频到自适应内存，经元训练阶段对齐人机行为，测试时仅用未标记人类视频，实现高效可重复引导且优于基线。

V-VLAPS: Value-Guided Planning for Vision-Language-Action Models

V-VLAPS：面向视觉-语言-动作模型的价值引导规划

Ke Ren, Ali Salamatian, Kieran Pattison, Cyrus Neary

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出V-VLAPS方法，通过在VLA模型上增加轻量级价值头预测蒙特卡洛回报，引导蒙特卡洛树搜索选择高价值分支，从而提升长时域任务下的规划性能。

The Moving Eye: Enhancing VLA Spatial Generalization via Hybrid Dynamic Data Collection

移动之眼：通过混合动态数据收集增强VLA空间泛化能力

Jincheng Tang, Yilong Zhu, Zhengyuan Xie, Jiang-Jiang Liu, Jiaxing Zhang

机构 * Lion Rock AI Lab, China Merchants Research Institute of Advanced Technology（狮岩人工智能实验室，中国商人先进科技研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型空间泛化脆弱性问题，提出混合动态数据策略，结合连续相机运动与多样静态视角，减少虚假相关性，提升对未见相机位姿和物体配置的泛化能力。

Comments IROS 2026

Motion-Focused Latent Action Enables Cross-Embodiment VLA Training from Human EgoVideos

运动聚焦的潜在动作使跨实体VLA训练能从人类自我中心视频中学习

Runze Xu, Yiluo Zhang, Jian Wang, Yu Wang, Jincheng Yu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Tianfu Jiangxi Laboratory（天府江西实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于潜在动作的框架，利用混合解耦VQ-VAE从无标签人类视频中提取通用动作先验，通过意图-感知解耦策略减少动作幻觉，仅需50条轨迹即可适配下游任务。

Comments Accepted by IROS 2026

E-VLA: Event-Augmented Vision-Language-Action Model for Dark and Blurred Scenes

E-VLA：事件增强的视觉-语言-动作模型用于暗光和模糊场景

Jiajun Zhai, Hao Shi, Shangwei Guo, Kailun Yang, Kaiwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

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

AI总结 E-VLA通过事件流中的运动和结构线索提升暗光和模糊场景下的操控鲁棒性，利用事件驱动感知增强视觉-语言-动作模型的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Code and dataset will be available at https://github.com/JJayzee/E-VLA

LaMP: Learning Vision-Language-Action Policy with 3D Scene Flow as Latent Motion Prior

LaMP: 以3D场景流作为潜在运动先验的视觉-语言-动作策略学习

Xinkai Wang, Chenyi Wang, Yifu Xu, Mingzhe Ye, Fucheng Zhang, Jialin Tian, Xinyu Zhan, Lifeng Zhu, Cewu Lu, Lixin Yang

机构 * Southeast University（东南大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出LaMP框架，通过门控融合将3D场景流作为潜在运动先验，对齐运动专家与动作专家，提升VLA策略在复杂空间交互中的鲁棒性，在LIBERO等基准上取得最高平均成功率。

Comments Accepted to ECCV2026

Drop-Then-Recovery: How Redundant Are Vision-Language-Action Models?

丢弃-再恢复：视觉-语言-动作模型有多冗余？

Guoheng Sun, Kaixi Feng, Shwai He, Xiaochuan Gong, Yexiao He, Ziyao Wang, Zheyu Shen, Wanghao Ye, Ramana Rao Kompella, Gaowen Liu, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Cisco Research（思科研究院） 纠错

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

AI总结 通过提出Drop-Then-Recovery分析协议和GateProbe敏感性指标，发现VLA模型中语言骨干高度冗余，而视觉和动作路径对移除更敏感。

ROAD-VLA: Robust Online Adaptation via Self-Distillation for Vision-Language-Action Models

ROAD-VLA：通过自蒸馏实现视觉-语言-动作模型的鲁棒在线自适应

Kejing Wang, Toan Nguyen, Minh Hoang Nguyen, Simon Khan, Flora D. Salim

机构 * Air Force Research Laboratory（空军研究实验室） 纠错

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

AI总结 针对稀疏奖励下VLA模型在线自适应困难，提出ROAD-VLA框架，通过优势引导的自蒸馏在动作空间构建近端教师，将稀疏奖励转化为密集token级监督，并在7个机器人操作环境中优于PPO。