VLA / 视觉-语言-动作模型

FD-VLA: Force-Distilled Vision-Language-Action Model for Contact-Rich Manipulation

FD-VLA：力感知的视觉-语言-动作模型用于接触密集的 manipulation

Ruiteng Zhao, Wenshuo Wang, Yicheng Ma, Xiaocong Li, Francis E. H. Tay, Marcelo H. Ang, Haiyue Zhu

机构 * Advanced Robotics Centre, National University of Singapore（新加坡国立大学先进机器人中心） ； School of Electrical & Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology（东部技术学院信息科学与技术学院） ； John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院） ； Advanced Robotics Centre at National University of Singapore（新加坡国立大学先进机器人中心） ； Singapore Institute of Manufacturing Technology, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡制造技术研究所，科技研究局（A*STAR）） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title,abstract)；VLA(title,abstract)；action model(title)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出FD-VLA模型，通过力蒸馏模块在不依赖物理力传感器的情况下实现接触密集任务的力感知，提升机器人视觉-语言-动作的鲁棒性与实用性。

Comments ICRA 2026 Accepted

Inference in high-dimensional logistic regression under tensor network dependence

在张量网络依赖下高维逻辑回归的推断

Josh Miles, Sohom Bhattacharya

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 本文研究了在个体间依赖由马尔可夫随机场诱导的情况下，高维协变量逻辑回归的统计推断问题，提出了一种能处理更高阶依赖的张量结构框架，并开发了两步方法以获得渐近正态的估计量，用于构建置信区间和假设检验。

VAMPO: Policy Optimization for Improving Visual Dynamics in Video Action Models

VAMPO：通过改进视频动作模型的视觉动态进行策略优化

Zirui Ge, Pengxiang Ding, Baohua Yin, Qishen Wang, Zhiyong Xie, Yemin Wang, Jinbo Wang, Hengtao Li, Runze Suo, Wenxuan Song, Han Zhao, Shangke Lyu, Zhaoxin Fan, Haoang Li, Ran Cheng, Cheng Chi, Huibin Ge, Yaozhi Luo, Donglin Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； University of Sussex（Sussex大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Hebei University of Technology（河北工业大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 VAMPO通过策略优化直接提升视频动作模型的视觉动态，结合GRPO和非对抗性奖励，在多种模拟和真实任务中提升任务相关视觉动态，增强下游动作生成和泛化能力。

RobotArena $\infty$: Scalable Robot Benchmarking via Real-to-Sim Translation

RobotArena ∞：通过现实到模拟的翻译实现可扩展的机器人评估

Yash Jangir, Yidi Zhang, Pang-Chi Lo, Kashu Yamazaki, Chenyu Zhang, Kuan-Hsun Tu, Tsung-Wei Ke, Lei Ke, Yonatan Bisk, Katerina Fragkiadaki

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出RobotArena Infinity框架，通过模拟环境与在线人类反馈，解决机器人政策评估中的劳动密集型、安全性差等问题，实现可扩展的视觉-语言-动作评估。

Comments Website: https://robotarenainf.github.io

Reviewing the Reviewer: Graph-Enhanced LLMs for E-commerce Appeal Adjudication

审查审查者：图增强的大语言模型用于电商争议裁决

Yuchen Du, Ashley Li, Zixi Huang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(abstract)

AI总结 本文提出图增强的大语言模型，通过显式动作建模和冲突建模解决电商争议裁决中的信息不对称问题，提升裁决一致性。

Comments 10 pages, 3 figures, KDD 2026 Applied Data Science Track