VLA / 视觉-语言-动作模型

Cognition to Control - Multi-Agent Learning for Human-Humanoid Collaborative Transport

认知到控制 - 多智能体学习用于人-仿人协作运输

Hao Zhang, Ding Zhao, H. Eric Tseng

机构 * Department of Electrical Engineering, the University of Texas at Arlington（电气工程系，德克萨斯大学阿灵顿分校） ； Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University（机械工程系，卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本研究提出认知到控制框架，通过多智能体强化学习实现人-仿人协作运输中的持续推理与稳定控制。

LiteVLA-Edge: Quantized On-Device Multimodal Control for Embedded Robotics

LiteVLA-Edge: 量化在设备上多模态控制用于嵌入式机器人

Justin Williams, Kishor Datta Gupta, Roy George, Mrinmoy Sarkar

机构 * Clark Atlanta University（克拉克阿特兰大学） ； Siemens Corporation（西门子公司） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 LiteVLA-Edge通过量化和GPU加速，在嵌入式机器人中实现低延迟的多模态控制，提供模块化本地执行方案。

SkillVLA: Tackling Combinatorial Diversity in Dual-Arm Manipulation via Skill Reuse

SkillVLA: 通过技能复用解决双臂操作中的组合多样性问题

Xuanran Zhai, Zekai Huang, Longyan Wu, Qianyou Zhao, Qiaojun Yu, Jieji Ren, Ce Hao, Harold Soh

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Smart Systems Institute, NUS（NUS智能系统研究所） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 SkillVLA通过技能复用解决双臂操作中的组合多样性问题，提升技能组合成功率至51%并在复杂任务中表现优异。

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