VLA / 视觉-语言-动作模型

Block-wise Adaptive Caching for Accelerating Diffusion Policy

块级自适应缓存用于加速扩散策略

Kangye Ji, Yuan Meng, Hanyun Cui, Ye Li, Jianbo Zhou, Shengjia Hua, Lei Chen, Zhi Wang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 本文提出BAC方法，通过块级自适应缓存加速扩散策略，利用特征相似性非均匀时间动态特性，减少计算开销，实现无损动作生成加速。

UniJEPA: Enhancing Robot Policy via Unified Continuous and Discrete Representation Learning

UniJEPA：通过统一的连续和离散表示学习增强机器人策略

Jianke Zhang, Yucheng Hu, Yanjiang Guo, Xiaoyu Chen, Yichen Liu, Wenna Chen, Chaochao Lu, Jianyu Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University, Beijing, China.（清华大学交叉信息研究院） ； Shanghai Qi Zhi Institute, Shanghai, China（上海启智研究院） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Shanghai AI Lab, Shanghai, China（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出UniJEPA，通过大规模预训练学习高维视觉特征，结合理解、规划和连续未来表示学习，提升机器人在开放环境中的任务执行能力。

Journal ref ICML 2026