VLA / 视觉-语言-动作模型

CF-VLA: Efficient Coarse-to-Fine Action Generation for Vision-Language-Action Policies

CF-VLA：面向视觉-语言-动作策略的高效粗到细动作生成

Fan Du, Feng Yan, Jianxiong Wu, Xinrun Xu, Weiye Zhang, Weinong Wang, Yu Guo, Bin Qian, Zhihai He, Fei Wang, Heng Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； United Nova Technology（联合Nova技术） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CF-VLA，通过粗到细两阶段方法优化视觉-语言-动作策略的动作生成，提升效率与性能，在低NFE条件下实现更优的效率-性能平衡。

DIAL: Decoupling Intent and Action via Latent World Modeling for End-to-End VLA

DIAL: 通过潜在世界建模解耦意图与动作以实现端到端VLA

Yi Chen, Yuying Ge, Hui Zhou, Mingyu Ding, Yixiao Ge, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； XPENG Robotics（小鹏机器人） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 DIAL通过潜在意图瓶颈解耦意图与动作，利用VLM进行潜在世界建模并结合轻量策略实现端到端VLA，实验表明其在RoboCasa GR1任务中优于现有方法，且在真实世界部署中表现稳健。

Comments Project page: https://xpeng-robotics.github.io/dial

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 VLA模型 ：VLA(title,title_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

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/

RISE: Self-Improving Robot Policy with Compositional World Model

RISE：具有组合世界模型的自改进机器人策略

Jiazhi Yang, Kunyang Lin, Jinwei Li, Wencong Zhang, Tianwei Lin, Longyan Wu, Zhizhong Su, Hao Zhao, Ya-Qin Zhang, Li Chen, Ping Luo, Xiangyu Yue, Hongyang Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Kinetix AI ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Horizon Robotics ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出RISE框架，通过组合世界模型提升机器人策略鲁棒性，在动态砖块排序、背包打包和箱盖闭合任务中分别取得+35%、+45%和+35%的性能提升。

Comments RSS 2026. Project page: https://opendrivelab.com/RISE/

A Morphological Identification and Study of Radio Galaxies from LoTSS DR2. I. The "Winged'' Radio Galaxies

从LoTSS DR2对无线电星系的形态识别与研究。I. '有翼'的无线电星系

Soumen Kumar Bera, Taotao Fang, Tapan K. Sasmal, M. Kunert-Bajraszewska, Xuelei Chen, Soumen Mondal

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)

AI总结 利用LoTSS DR2最新高分辨率数据，研究了无线电星系的形态分类，发现621个新'有翼'星系及403个候选体，其中382个为X型，239个为Z型，大部分为FR-II类，具有高平均无线电功率和边缘增强的射电晕。

Journal ref 2025ApJS..278...34B

A multi-stage soft computing framework for complex disease modelling and decision support: A liver cirrhosis case study

一种多阶段软计算框架用于复杂疾病建模和决策支持：肝硬化案例研究

Xueyuan Huang, Yuheng Wang, Yuanzhi He, Siqi Gou, Lu Bai, Wenqian Wu, Peifeng Liu, Aijia Wang, Tianhui Fan, Ze Zhou, Jiayu Xu

机构 * organization= Department of Hepatobiliary Surgery, the Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University , city= Chongqing , postcode= 400010 , country= China ； organization= State Key Laboratory of Respiratory Health ； Multimorbidity, Institute of Basic Medical Sciences \& School of Basic Medicine, Chinese Academy of Medical Sciences \& Peking Union Medical College , city= Beijing , postcode= 100005 , country= China ； organization= School of Computer Science ； Informatics, Cardiff University , city= Wales , postcode= CF24 0DE , country= United Kingdom ； organization= Department of Medical Oncology, the First Hospital of China Medical University , city= Shenyang , postcode= 110001 , country= China ； organization= Institute for Innovation ； Development, Tsinghua University , city= Beijing , postcode= 100086 , country= China ； organization= Department of Liver Surgery, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences \& Peking Union Medical College , city= Beijing , country= China 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种多阶段软计算框架，用于复杂疾病建模与治疗探索，通过整合单细胞转录组数据、高维网络特征稳定化、多模型学习和深度表征学习，提升肝硬化等复杂疾病的诊断与治疗决策能力。

Comments 20 pages, 8 figures