VLA / 视觉-语言-动作模型

AtomicVLA: Unlocking the Potential of Atomic Skill Learning in Robots

AtomicVLA：解锁机器人中原子技能学习的潜力

Likui Zhang, Tao Tang, Zhihao Zhan, Xiuwei Chen, Zisheng Chen, Jianhua Han, Jiangtong Zhu, Pei Xu, Hang Xu, Hefeng Wu, Liang Lin, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（云网智能技术有限公司） 纠错

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

AI总结 AtomicVLA通过原子技能抽象和动态专家组合提升机器人长周期任务的性能

Comments Accepted by CVPR2026

Vector Field Augmented Differentiable Policy Learning for Vision-Based Drone Racing

基于向量场的可微政策学习用于基于视觉的无人机赛车

Yang Su, Feng Yu, Yu Hu, Xinze Niu, Linzuo Zhang, Fangyu Sun, Danping Zou

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出DiffRacing框架，通过整合向量场和可微损失提升无人机赛车的样本效率与飞行性能。

Comments 8 pages, 7 figures, RAL 2026 March