机器人 / 具身智能

BioProVLA-Agent: An Affordable, Protocol-Driven, Vision-Enhanced VLA-Enabled Embodied Multi-Agent System with Closed-Loop-Capable Reasoning for Biological Laboratory Manipulation

BioProVLA-Agent：一种经济实惠、基于协议、视觉增强的VLA启用的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，用于生物实验室操作

Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, Hongmei Fei, Xiwen Cao, Ting Xiao, Qi Wang, Huanbo Jin, Jiaming Gu, Quan Lu, Zhe Liu

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（能源化工过程智能制造教育部重点实验室，东华大学，上海，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（东华大学计算机科学与工程系，上海，中国） ； Department of Laboratory Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, CN（复旦大学附属瑞金医院检验医学科，上海，中国） ； School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, CN（石河子大学信息科学与技术学院，石河子，中国） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(title,abstract)；robotics(abstract)；embodied AI(abstract)；embodied agent(abstract)

AI总结 本文提出BioProVLA-Agent，通过协议驱动和视觉增强，实现生物实验室操作中的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，提升在湿实验室环境中的执行稳定性。

Comments 17 pages, 10 figures

GEAR-VLA: Learning Geometry-Aware Action Representations for Generalizable Robotic Manipulation

GEAR-VLA：学习几何感知的动作表示以实现可泛化的机器人操作

Yuan Zhang, Shiqi Zhang, Yedong Shen, Shuai Dong, Jiajun Deng, Xin Zhang, Yuxuan Gao, Jiajia Wu, Xin Nie, Zhiyuan Cheng, Jianmin Ji, Yanyong Zhang, Xingyi Zhang, Jia Pan

机构 * Anhui University（安徽大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK（科大讯飞） 纠错

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

AI总结 提出GEAR-VLA框架，通过粗到细的动作学习、语义对齐的3D集成和具身规范化，学习统一的几何感知动作表示，实现跨物体、背景和机器人的泛化操作。

VistaVLA: Geometry- and Semantic-Aware 3D Gaussian-Grounded VLA for Robotic Manipulation

VistaVLA：用于机器人操作的几何和语义感知3D高斯基础VLA

Mohan Liu, Zhihao Gu, Xuanyu Chen, Haitian Zhang, Kaimin Mao, Yan Wu, Wei-Yun Yau, Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学EmPACT实验室） ； Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR（资讯通信研究院（I2R），新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型缺乏3D表示的问题，提出VistaVLA框架，通过3D高斯原语构建几何和语义感知的3D认知表示，利用MtQ机制压缩令牌，在模拟和真实环境评估中有效提升VLA性能，尤其在真实场景中显著提高成功率。

RESample: A Robust Data Augmentation Framework via Exploratory Sampling for Robotic Manipulation

RESample：通过探索性采样构建鲁棒数据增强框架用于机器人操控

Yuquan Xue, Guanxing Lu, Zhenyu Wu, Chuanrui Zhang, Bofang Jia, Zhengyi Gu, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RESample框架，通过探索性采样机制提升VLA训练数据分布覆盖，有效解决分布外场景下的能力瓶颈问题，实验证明在LIBERO基准和真实机器人任务中性能提升12%。

Comments 8 pages, submitted to RA-L

ABot-AgentOS: A General Robotic Agent OS with Lifelong Multi-modal Memory

ABot-AgentOS：一个具有终身多模态记忆的通用机器人智能体操作系统

Jiayi Tian, Shiao Liu, Yuting Xu, Jia Lu, Zihao Guan, Honglin Han, Di Yang, Minqi Gu, Yifei Qian, Tianlin Zhang, Yanqing Zhu, Zeqian Ye, Menglin Yang, Fei Wang, Xu Hu, Xiuxian Li, Wei Zhang, Shihui Su, Yiyan Ji, Jingbo Wang, Ziteng Feng, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang, Xiaolong Wu, Zixiao Tang, Zhining Gu, Yang Cai, Linbo Zheng, Jingjing Ma, Mingyang Yin, Zedong Chu, Wenbin Tang, Mu Xu

机构 * AMAP CV Lab（AMAP计算机视觉实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对长期具身智能体运行需求，提出ABot-AgentOS通用机器人智能体操作系统，引入EmbodiedWorldBench基准，采用通用多模态图记忆及失败驱动自我进化循环，在相关测试中表现良好，证明该系统层可提升具身执行并提供持久记忆。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-AgentOS Project page: https://amap-cvlab.github.io/ABot-AgentOS

Latent Action Pretraining Through World Modeling

通过世界建模的潜在动作预训练

Bahey Tharwat, Yara Nasser, Ali Abouzeid, Ian Reid

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Alexandria University（亚历山大大学） 纠错

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

AI总结 提出LAWM框架，通过世界建模从无标签视频中学习潜在动作表征，实现跨任务、环境和本体的迁移学习，在LIBERO基准和真实场景中优于使用真实动作预训练的方法。

Harness VLA: Steering Frozen VLAs into Reliable Manipulation Primitives via Memory-Guided Agents

利用VLA：通过记忆引导智能体将冻结的视觉语言动作模型转化为可靠的操作原语

Yixian Zhang, Huanming Zhang, Feng Gao, Xiao Li, Zhihao Liu, Chunyang Zhu, Jiaxing Qiu, Yuchen Yan, Jiyuan Liu, Wenhao Tang, Zhengru Fang, Yi Nie, Changxu Wei, Yu Wang, Wenbo Ding, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Striding AI（驰行人工智能公司） ； Purdue University（普渡大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Infinigence AI（英飞智研人工智能公司） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； 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(title,abstract)；navigation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究语言条件下操作问题，提出Harness VLA框架，将冻结VLA与分析原语库结合，通过学习操作范围扩展预训练VLA，在多种扰动操作任务中相比基线有大幅提升。

$M^2$-VLA: Boosting Vision-Language Models for Generalizable Manipulation via Layer Mixture and Meta-Skills

$M^2$-VLA：通过层混合与元技能提升视觉语言模型的通用操控能力

Siyao Xiao, Yuhong Zhang, Zhifang Liu, Zihan Gao, Jingye Zhang, Sinwai Choo, Dake Zhong, Mengzhe Wang, Xiao Lin, Xianfeng Zhou, Jia Jia, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳，中国） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University, Shanghai, China（智能机器人与先进制造学院，复旦大学，上海，中国） ； Synapath 纠错

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

AI总结 本文提出$M^2$-VLA，通过层混合和元技能模块提升视觉语言模型在机器人操控中的泛化能力，实验验证了其在模拟和现实环境中的有效性。

TORL-VLA: Tactile Guided Online Reinforcement Learning for Contact-Rich Manipulation

TORL-VLA：触觉引导的在线强化学习用于接触丰富操作

Huaihang Zheng, Yi Yang, Kai Ma, Shenglin Xu, Tian Xie, Guozheng Li, Xiangyu Wang, Yiren Ma, Si Liu, Yinian Mao, Baoxu Liu

机构 * Meituan（美团） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； State Key Lab of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； China University of Mining and Technology (Beijing)（中国矿业大学（北京）） 纠错

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

AI总结 提出TORL-VLA框架，结合触觉反馈与在线强化学习，通过触觉导出的力矩感知VLA预测参考动作，并利用轻量在线RL模块优化动作，解决接触条件变化时的策略适应问题，在长时接触任务中提升成功率和执行效率。

Comments Project page: https://torl-vla.github.io/

Embodied.cpp: A Portable Inference Runtime of Embodied AI Models on Heterogeneous Robots

Embodied.cpp：面向异构机器人的具身AI模型可移植推理运行时

Ling Xu, Borui Li, Hao Wu, Chuyu Han, Xiangyu Li, Mohan Hua, Shiqi Jiang, Ting Cao, Chuanyou Li, Sheng Zhong, Shuai Wang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） 纠错

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

AI总结 提出Embodied.cpp，一个基于C++的可移植推理运行时，通过五层架构支持多速率执行、延迟优先融合推理和可扩展接口，在异构机器人上高效部署VLA和世界动作模型。

Comments 18 pages, 2 figures, Project website: https://github.com/SEU-PAISys/Embodied.cpp

ActionMap: Robot Policy Learning via Voxel Action Heatmap

ActionMap: 基于体素动作热图的机器人策略学习

Pei Yang, Hai Ci, Yanzhe Chen, Qi Lv, Han Cai, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出ActionMap，一种将动作空间建模为体素热图的动作解码器，替代现有VLA模型中的单点预测器，在LIBERO仿真和真实Franka操作中提升性能和数据效率。

Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

Embodied-R1.5：通过具身基础模型演化物理智能

Yifu Yuan, Yaoting Huang, Xianze Yao, Yutong Li, Shuoheng Zhang, Linqi Han, Pengyi Li, Jiangeng Sun, Wenting Jia, Zhao Zhang, Yuhao Liu, Ruihao Liao, Yucheng Hu, Qiyu Wu, Yuxiao Li, Zibin Dong, Fei Ni, Yan Zheng, Shuyang Gu, Yi Ma, Hongyao Tang, Han Hu, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 提出统一具身基础模型Embodied-R1.5，通过自动化数据管道和多任务平衡强化学习，在8B参数下实现24项基准中16项最优，并支持微调为VLA模型。

Comments Embodied R1.5 technical report. Project page: https://embodied-r.github.io/

ChainVLA: Chaining Vision-Language-Action Queries through a Unified Execution State for Long-Horizon Manipulation

ChainVLA：通过统一执行状态串联视觉-语言-动作查询以实现长 horizon 操纵

Yuzhi Huang, Weijue Bu, Ziyi Xiong, Jie Wu, Fanding Huang, Jingyan Jiang, Zhi Wang

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

AI总结 ChainVLA 是 12 亿参数的 VLA 策略，通过联合可修订的执行状态串联查询，结合进展上下文与运动尾部，在长 horizon 操纵任务中大幅提升成功率， ablation 验证了两个组件的关键作用。

Comments 13 pages (9 main + 4 appendix), 4 figures. Project page: https://muqy1818.github.io/chainvla-web/

VEGA: Learning Navigation VLAs from In-the-Wild Egocentric Video with Geometric Trajectory Supervision

VEGA: 从野外自我中心视频中通过几何轨迹监督学习导航VLA

Gershom Seneviratne, Yohan Abeysinghe, Jianyu An, Vaibhav Shende, Rahul Kumar, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 提出VEGA方法，利用未标注的自我中心视频通过重建场景几何生成障碍感知轨迹，训练流匹配VLA导航策略，在VEGA-Bench上碰撞减少33.0%，真实世界成功率提升至少150.0%。

Closing the Loop in Humanoid VLA: Persistent 3D Object Tokens for Verifiable Loco-Manipulation

人形机器人视觉语言动作闭环：用于可验证移动操作的持久3D对象令牌

Peng Ren, Haoyang Ge, Jiang Zhao, Cong Huang, Yukun Shi, Pei Chi, Kai Chen

机构 * BUAA（北京航空航天大学） ； DeepCybo（深灵机器人） ； ZGCI（未提及具体中文译名） 纠错

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

AI总结 研究人形机器人视觉语言动作中对象状态差异问题，提出持久对象令牌化方法（POT）并实例化为POT-VLA，通过RGB-D观察维护3D对象记录，转换为对象令牌用于动作生成与验证，实验表明该方法提升了任务成功率。

Safe-Night VLA: Seeing the Unseen via Thermal-Perceptive Vision-Language-Action Models for Safety-Critical Manipulation

Safe-Night VLA: 通过热感知视觉-语言-动作模型看见未见事物以实现安全关键操作

Dian Yu, Qingchuan Zhou, Bingkun Huang, Majid Khadiv, Zewen Yang

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑机器人与机器智能研究所（MIRMI），技术大学慕尼黑（TUM）） 纠错

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

AI总结 Safe-Night VLA通过整合热感知技术，实现了安全关键操作中的非可见领域感知与稳健执行。

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

X-Foresight: A Joint Vision-Action Causal Forecasting Network via Predictive World Modeling

X-Foresight：一种通过预测世界建模的联合视觉-动作因果预测网络

Baolu Li, Jingyu Qian, Rui Guo, Yilun Chen, Hanpeng Liu, Yuan Lin, Junhong Zhou, Ruixin Liu, Liu Yang, Yutong Zheng, Zhenli Zhang, Sean Li, Chaoda Zheng, Boyang Wang, Tenglong, Gu, Zhuangzhuang Ding, Pengkun Zheng, Yu Zhang, Xianming Liu

机构 * PWM Team（PWM团队） ； XPeng Inc.（XPeng公司） 纠错

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

AI总结 提出X-Foresight，一种将预测世界模型直接集成到VLA架构中的方法，通过长程分块自回归策略和课程学习，联合学习世界建模与实时动作控制，以解决视频预测中的低熵冗余和长程因果建模难题。

RhinoVLA Technical Report

RhinoVLA 技术报告

Huixi Technology, :, Chen Zhang, Chenyang Zhou, Guanglei Ding, Guanghui He, Haibin Gao, Jiajia Chen, Jianyong Zhang, Lianyi Yu, Ningyi Xu, Ping Xu, Qingchen Li, Yingjun Hu, Yijia Zhang, Yuxi Liu

机构 * Huixi Intelligence（慧溪智能） 纠错

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

AI总结 针对边缘硬件上VLA模型部署延迟问题，提出RhinoVLA，通过令牌高效骨干、连续动作专家和统一接口实现实时闭环控制，在Huixi R1上达到11.69 Hz推理速度。

A Pragmatic VLA Foundation Model

一个务实的VLA基础模型

Wei Wu, Fan Lu, Yunnan Wang, Shuai Yang, Shi Liu, Fangjing Wang, Qian Zhu, He Sun, Yong Wang, Shuailei Ma, Yiyu Ren, Kejia Zhang, Hui Yu, Jingmei Zhao, Shuai Zhou, Zhenqi Qiu, Houlong Xiong, Ziyu Wang, Zechen Wang, Ran Cheng, Yong-Lu Li, Yongtao Huang, Xing Zhu, Yujun Shen, Kecheng Zheng

机构 * robbyant.com 纠错

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

AI总结 提出LingBot-VLA，基于约2万小时真实数据和9种双臂机器人配置，在3个平台上完成100个任务，性能优于竞品，并实现高效训练吞吐。

Comments Project Webpage: https://technology.robbyant.com/lingbot-vla/, Code: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla/, GM-100: https://huggingface.co/datasets/robbyant/lingbot-GM-100

Semantic Anchoring for Robotic Action Representations

用于机器人动作表示的语义锚定

Yuan Xu, Youheng Shi, Chengyang Li, Wentao Zhu, Yizhou Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型微调后动作表示结构受损问题，受镜像神经元理论启发，通过系统探测证实结构变化与任务表现相关。提出即插即用方法，将动作表示锚定到语义流形并分解通道，经多基准测试验证，有效提升了模型在真实世界任务中的表现。

Comments Project Page: https://xy02-05.github.io/SemanticMN

Can Vision-Language-Action Models Learn from Real-World Data Continually without Forgetting?

VLA 模型能否从现实世界数据中持续学习而不遗忘？

Jiarun Zhu, Yijun Hong, Xiaoquan Sun, Zetian Xu, Qijun He, Haijier Chen, Zhiyong Wang, Mingqi Yuan, Wenjun Zeng, Jiayu Chen

机构 * HKU（香港大学） ； INFIFORCE ； EIT, Ningbo（宁波工程学院） ； HUST（华中科技大学） ； SUSTech（南方科技大学） ； HITSZ（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过构建包含四个顺序操作任务的真实世界持续学习数据集，实证发现视觉-语言-动作（VLA）模型在持续学习异构真实世界演示时存在严重灾难性遗忘，并系统评估了经验回放方法的关键实施因素。

VPWEM: Non-Markovian Visuomotor Policy with Working and Episodic Memory

VPWEM：非马尔可夫视觉-运动策略与工作记忆与事件记忆

Yuheng Lei, Zhixuan Liang, Hongyuan Zhang, Ping Luo

机构 * School of Computing and Data Science, University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

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

AI总结 VPWEM通过引入工作记忆和事件记忆，提升机器人在非马尔可夫任务中的动作生成性能。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). \textcopyright 2026 IEEE

VOTE: Vision-Language-Action Optimization with Trajectory Ensemble Voting

VOTE：基于轨迹集成投票的视觉-语言-动作优化

Juyi Lin, Amir Taherin, Arash Akbari, Arman Akbari, Lei Lu, Guangyu Chen, Taskin Padir, Xiaomeng Yang, Weiwei Chen, Yiqian Li, Xue Lin, David Kaeli, Pu Zhao, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Cisco（思科） ； EmbodyX 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 针对VLA模型生成令牌多、动作利用不足的问题，开发训练框架微调模型减少令牌生成，引入基于投票的集成策略优化推理，相比现有模型性能更优，推理更快，证明了实际可部署性。

Comments 12 pages

Restoring Linguistic Grounding in VLA Models via Train-Free Attention Recalibration

恢复VLA模型中的语言基础：无需训练的注意力重校准方法

Ninghao Zhang, Bin Zhu, Shijie Zhou, Jingjing Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； 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） 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 针对VLA模型在分布外指令下出现“语言盲视”问题，提出无需训练的注意力重校准方法IGAR，通过调整注意力分布恢复语言指令影响，在LIBERO基准和真实机器人上有效减少错误执行。

AVA-VLA: Improving Vision-Language-Action models with Active Visual Attention

AVA-VLA: 通过主动视觉注意力改进视觉-语言-动作模型

Lei Xiao, Jifeng Li, Juntao Gao, Feiyang Ye, Yan Jin, Jingjing Qian, Jing Zhang, Yong Wu, Xiaoyuan Yu

机构 * LiAuto Inc.（LiAuto公司） ； Beijing University of Technology（北京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型忽视历史信息的问题，提出AVA-VLA框架，利用循环状态近似信念并引入主动视觉注意力动态重加权视觉令牌，在LIBERO和CALVIN等基准上取得最优性能。

Comments Accepted at CVPR 2026 (Highlight)

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/

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

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。

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