VLA / 视觉-语言-动作模型

Qwen-VLA: Unifying Vision-Language-Action Modeling across Tasks, Environments, and Robot Embodiments

Qwen-VLA：统一跨任务、环境和机器人形态的视觉-语言-动作建模

Qiuyue Wang, Mingsheng Li, Jian Guan, Jinhui Ye, Sicheng Xie, Yitao Liu, Junhao Chen, Zhixuan Liang, Jie Zhang, Xintong Hu, Xuhong Huang, Pei Lin, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Shuai Bai, Jingren Zhou, Jiazhao Zhang, Haoqi Yuan, Gengze Zhou, Hang Yin, Ye Wang, Yiyang Huang, Zixing Lei, Wujian Peng, Delin Chen, Yingming Zheng, Jingyang Fan, Xianwei Zhuang, Xin Zhou, Haoyang Li, Anzhe Chen, Tong Zhang, Xuejing Liu, Yuchong Sun, Ruizhe Chen, Zhaohai Li, Chenxu Lü, Zhibo Yang, Tao Yu, Xionghui Chen

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(title,title_cn)；vision-language-action(title,abstract)；action model(title,abstract)；embodied foundation model(abstract)

AI总结 提出Qwen-VLA，一种基于DiT动作解码器的统一具身基础模型，通过大规模联合预训练和具身感知提示，将操作、导航和轨迹预测统一为动作-轨迹预测框架，实现跨任务、环境和机器人形态的泛化。

Comments 34 pages

FATE-VLA:Failue-aware test generation for vision-language-action models

FATE-VLA：面向视觉-语言-动作模型的故障感知测试生成

Arusa Kanwal, Pablo Valle, Shaukat Ali, Aitor Arrieta

机构 * Mondragon University（蒙多龙大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种结合多样性驱动探索与代理模型的故障感知测试生成方法，用于主动发现VLA模型在高维具身空间中的稀疏聚类故障，在四个先进模型上相比基线多发现高达29.7%的故障。

Discrete Diffusion VLA: Bringing Discrete Diffusion to Action Decoding in Vision-Language-Action Policies

离散扩散VLA：将离散扩散引入视觉-语言-动作策略中的动作解码

Zhixuan Liang, Yizhuo Li, Tianshuo Yang, Chengyue Wu, Sitong Mao, Liuao Pei, Tian Nian, Shunbo Zhou, Xiaokang Yang, Jiangmiao Pang, Yao Mu, Ping Luo

机构 * 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)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG

AI总结 提出离散扩散VLA，通过将动作块离散化并在统一Transformer骨干内使用离散扩散模式进行渐进细化，实现自适应解码顺序和错误纠正，在多个基准上取得高性能并保留预训练的视觉-语言先验。

Comments Accepted by ICML 2026. 17 pages

PaCo-VLA: Passivity-Shielded Compliance Prior for Contact-Rich Vision-Language-Action Manipulation

PaCo-VLA: 用于富接触视觉-语言-动作操控的被动屏蔽柔顺先验

Haofan Cao, Zhaoyang Li, Zhichao You, Liang Guo, Tianrui Li

机构 * Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； University of Leeds（莱斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出PaCo-VLA框架，通过被动屏蔽将VLA模型输出转化为任务级柔顺建议，并利用能量罐和边界检查防止无效预测绕过底层接触物理，实现安全精确的富接触操控。

Comments Under review, code will be available soon

Beyond Task Success: Behavioral and Representational Diagnostics for WAM and VLA

超越任务成功：WAM 和 VLA 的行为与表征诊断

Hung Mai, Bin Zhu, Tuan Do

机构 * National Economics University, Vietnam（越南国家经济大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Phenikaa University, Vietnam（越南Phenikaa大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个模型无关的诊断框架，通过行为分析和基于稀疏自编码器的特征分析，比较世界动作模型（WAM）与视觉-语言-动作（VLA）策略在机器人操作中的行为与表征差异，发现WAM在目标选择和行为改进上优于VLA但计算成本更高，且不同WAM架构对未来信息的编码方式不同。

Contrastive Representation Regularization for Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的对比表示正则化

Taeyoung Kim, Jimin Lee, Myungkyu Koo, Dongyoung Kim, Kyungmin Lee, Changyeon Kim, Younggyo Seo, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出机器人状态感知对比损失（RS-CL），通过对比学习对齐VLM表示与机器人本体感受状态，提升VLA模型在机器人操作任务中的性能。

Comments ICML 2026

VLM4VLA: Revisiting Vision-Language-Models in Vision-Language-Action Models

VLM4VLA：重新审视视觉-语言-动作模型中的视觉-语言模型

Jianke Zhang, Xiaoyu Chen, Qiuyue Wang, Mingsheng Li, Yanjiang Guo, Yucheng Hu, Jiajun Zhang, Shuai Bai, Junyang Lin, Jianyu Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴公司Qwen团队） 纠错

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

AI总结 本文通过VLM4VLA最小适配管道，系统研究视觉-语言模型（VLM）的选择和能力如何影响下游视觉-语言-动作（VLA）策略性能，发现VLM通用能力无法预测下游任务表现，且视觉模块是性能瓶颈。

SafeVLA-Bench: A Benchmark for the Success-Safety Gap in Vision-Language-Action Models

SafeVLA-Bench: 视觉-语言-动作模型中成功-安全差距的基准

Jialiang Fan, Weizhe Xu, Oleg Sokolsky, Insup Lee, Fanxin Kong

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出SafeVLA-Bench，一种基于信号时序逻辑的后验安全评估框架，用于量化VLA策略在完成任务时的安全违规行为，揭示成功与安全之间的差距。

Comments 27 pages, 5 figures

VLAMotor: Test-Guided Enhancement of Vision-Language-Action Models via Agent-BasedData Synthesis

VLAMotor: 通过基于智能体的数据合成实现视觉-语言-动作模型的测试引导增强

Zeqin Liao, Peifan Ren, Zixu Gao, Hongyu Gong, Lianyu Hu, Wenbing Tang, Yuhong Nan, Zibin Zheng, Yang Liu

机构 * School of computing and data science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（软件工程学院，中山大学） ； GuangDong Engineering Technology Research Center of Blockchain, China（区块链工程技术研发中心，中国） ； Northwest A&F University（西北农林科技大学） 纠错

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

AI总结 提出VLAMotor框架，通过距离感知测试暴露失败案例，并利用基于智能体的数据合成生成成功轨迹微调VLA模型，显著提升模型在仿真和真实环境中的成功率。

Intercepting the Future: Latent-Space Predictive World Model for Dynamic VLA Manipulation

拦截未来：用于动态VLA操作的潜在空间预测世界模型

Shahram Najam Syed, Arthur Jakobsson, Haoran Hao, Jeffrey Ichnowski

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 提出AHEAD框架，通过潜在空间世界模型预测未来视觉特征，使冻结的VLA模型在动态场景中实现高成功率操作。

Comments 28 pages, 7 figures, 16 tables, Su

Towards Precise Intent-Aligned VLA Aerial Navigation via Expert-Guided GRPO

迈向精确意图对齐的VLA空中导航：基于专家引导的GRPO

Tianyang Chen, Wenjun Li, Xin zhou, Yuze Wu, Fei Gao

机构 * Zhejiang University Differential Robotics（浙江大学差分机器人实验室） 纠错

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

AI总结 提出EG-GRPO框架，通过专家数据增强在线rollout和异构并行流水线，解决VLA模型在无人机导航中因数据稀缺和探索低效导致的意图对齐问题，成功率提升至SFT基线的2.13倍，意图对齐性能提升60.9%。

RoboSemanticBench: Diagnosing Semantic Grounding in Action Prediction for VLA Models

RoboSemanticBench: 诊断 VLA 模型在动作预测中的语义基础

Bin Yu, Yao Zhang, Haishan Liu, Shijie Lian, Yuliang Wei, Xiaopeng Lin, Zhaolong Shen, Changti Wu, Ruina Hu, Bailing Wang, Cong Huang, Kai Chen

机构 * HIT（哈尔滨工业大学） ； ZGCA（中钢集团人工智能研究院） ； ZGCI（中钢集团智能计算研究所） ； WHU（武汉大学） ； HUST（华中科技大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； BUAA（北京航空航天大学） ； ECNU（华东师范大学） ； DeepCybo 纠错

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

AI总结 提出 RoboSemanticBench 基准，通过多选问答任务评估 VLA 模型是否利用指令语义选择正确物体，发现模型在语义正确选择上接近随机，揭示语义理解与动作预测之间的差距。

Comments GitHub: https://github.com/ZGC-EmbodyAI/RoboSemanticBench

Threading Optimization for Vision-Language-Action Model Inference in Low-Cost Smart Agricultural Manipulation

低成本智能农业机械臂中视觉-语言-动作模型推理的线程优化

Keith Truongcao, Christopher Nhu, Zijian An, Phong Nguyen, Siwei Cai, Lifeng Zhou

机构 * Department of Electrical Engineering, Drexel University（德雷塞尔大学电气工程系） 纠错

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

AI总结 针对低成本机械臂上VLA模型推理慢、精细动作调整难的问题，通过优化RTAC算法的线程实现，降低了端到端延迟并提高了响应性，在农产品操作任务中验证了控制稳定性和速度的提升。

Per-Group Error, Not Total MSE: Fine-Tuning Vision-Language-Action Models for 11-DoF Mobile Manipulation

分组误差而非总MSE：微调视觉-语言-动作模型用于11自由度移动操作

Pau Montagut Bofi, Mario García Blasco, Tessa Pulli, Markus Vincze

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对异构关节空间的移动操作器微调视觉-语言-动作模型时，发现总MSE最低的检查点并非实际表现最佳，提出以分组误差作为更可靠的检查点选择指标。

Comments 4 pages, 3 figures, 3 tables. Accepted as poster at ICRA 2026 Workshop "From Data to Decisions: VLA Pipelines for Real Robots". Code: [https://github.com/paumontagut/per-group-mse-vla](https://github.com/paumontagut/per-group-mse-vla)

SilentDrift: Exploiting Action Chunking for Stealthy Backdoor Attacks on Vision-Language-Action Models

SilentDrift: 利用动作分块对视觉-语言-动作模型进行隐蔽后门攻击

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Binghui Wang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型中的动作分块与增量位姿表示导致的视觉开环漏洞，提出一种利用平滑步函数构建满足C2连续扰动的隐蔽黑盒后门攻击方法SilentDrift，并通过关键帧攻击策略实现高攻击成功率与低中毒率。

Comments Accepted to ACL Findings 2026

Subarcsecond Multi-line Observations of NH$_3$ with VLA toward the Class 0 Source IRAS 16293-2422

利用VLA对Class 0源IRAS 16293-2422进行亚角秒多谱线NH$_3$观测

Yoshihide Yamato, Yuri Aikawa, Kenji Furuya, John J. Tobin, Jes K. Jørgensen

专题命中 VLA模型 ：VLA(title,title_cn)

AI总结 利用VLA对Class 0多星系统IRAS 16293-2422进行亚角秒分辨率NH$_3$分子发射线观测，探测到17条反演跃迁线，通过双组分模型约束了源A和源B的旋转温度和柱密度，揭示了高温气体来源（源A为局部激波加热，源B为内部吸积加热）。

Comments 24 pages, 16 figures, accepted for publication in ApJ

From Human Videos to Robot Manipulation: A Survey on Scalable Vision-Language-Action Learning with Human-Centric Data

从人类视频到机器人操作：基于人类中心数据的可扩展视觉-语言-动作学习综述

Zhiyuan Feng, Qixiu Li, Huizhi Liang, Rushuai Yang, Yichao Shen, Zhiying Du, Zhaowei Zhang, Yu Deng, Li Zhao, Hao Zhao, Zongqing Lu, Oier Mees, Marc Pollefeys, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； HKUST（香港科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft Zurich Project（微软苏黎世实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了如何将丰富的人类视频转化为视觉-语言-动作（VLA）模型的有效知识，分类了四种方法（潜在动作表示、预测世界模型、显式2D监督、显式3D重建），并指出了结构化非结构化视频、跨具身和视角的动作映射、以及评估协议设计三大挑战。

Comments Accepted to IJCAI 2026 Survey Track. Project page: https://aaronfengzy.github.io/HumanCentricToVLA-Survey/

Closed-Loop Neural Activation Control in Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型中的闭环神经激活控制

Abhijith Babu, Ramneet Kaur, Nathaniel D. Bastian, Olivera Kotevska, Susmit Jha, Yanzhao Wu, Sumit Kumar Jha, Anirban Roy

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； SRI International（美国桑尼沃德国际研究机构） ； United States Military Academy（美国军事学院） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出CTRL-STEER闭环框架，通过自适应时变控制信号替代固定干预系数，实现更稳定的概念调节和任务成功率。

Comments Accepted at the IEEE/CVF CVPR 2026 Workshop on Visual Concepts (VisCon). 25 pages, 8 figures, including supplementary material

Capability and Robustness Cannot Both Be Free: An Information-Theoretic Bound for Vision-Language-Action Models

能力与鲁棒性不可兼得：视觉-语言-动作模型的信息论界

Jianwei Tai

机构 * Jianwei Tai（Tai Jianwei） 纠错

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

AI总结 本文证明视觉-语言-动作模型的能力与鲁棒性之间存在信息论权衡，能力与鲁棒性之和受限于任务熵与对抗信道容量之和，并通过实验验证了该界。

From Abstraction to Instantiation: Learning Behavioral Representation for Vision-Language-Action Model

从抽象到实例化：学习视觉-语言-动作模型的行为表示

Bing Hu, Zaijing Li, Rui Shao, Junda Chen, April Hua Liu, Wei-Shi Zheng, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； PengCheng Laboratory（鹏城实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shanghai University of Finance（上海财经大学） 纠错

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

AI总结 提出BehaviorVLA框架，通过因果Mamba架构的视觉运动行为编码器和相位条件行为解码器学习时间一致的行为表示，在分布偏移下实现鲁棒操作，在多个基准上达到最优成功率并展现数据效率。

Comments ICML 2026 Oral

Make Your VLA More Robust Without More Data By Interleaving Motion Planning

通过交错运动规划使您的VLA更鲁棒而无需更多数据

Dan BW Choe, Sundhar Vinodh Sangeetha, Samuel Coogan, Shreyas Kousik

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出MPVI框架，将基于模型的运动规划与视觉-语言-动作模型交错结合，通过VLM完成检查和本体感受触发实现可靠切换，无需额外训练即可提升长时域移动操作任务的鲁棒性，在BEHAVIOR-1K基准上任务进度提升113%。

RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model

RynnVLA-002: 统一的视觉-语言-动作与世界模型

Jun Cen, Siteng Huang, Yuqian Yuan, Kehan Li, Hangjie Yuan, Chaohui Yu, Bohan Hou, Yuming Jiang, Jiayan Guo, Xin Li, Hao Luo, Fan Wang, Deli Zhao, Hao Chen

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab（虎扑实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出统一视觉-语言-动作（VLA）与世界模型的框架RynnVLA-002，通过联合学习环境动态和动作规划，在仿真和真实机器人任务中显著提升成功率。

CLAW: A Vision-Language-Action Framework for Weight-Aware Robotic Grasping

CLAW: 一种面向重量感知机器人抓取的视觉-语言-动作框架

Zijian An, Ran Yang, Yiming Feng, Lifeng Zhou

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Drexel University（德雷塞尔大学电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出CLAW框架，通过解耦条件评估与动作生成，利用微调CLIP模型监控重量阈值并生成提示，结合流式VLA策略实现重量感知的机器人抓取，在单目标与双目标实验中优于基线模型。

Comments 8 pages, 5 figures, Video: https://youtu.be/MuMYj2QgReI

LEGS: Fine-Tuning Teleop-Free VLAs for Humanoid Loco-manipulation in an Embodied Gaussian Splatting World

LEGS: 在具身高斯泼溅世界中免遥操作微调VLA用于人形机器人全身操控

Hojune Kim, Timothy Chen, Jiankai Sun, Lars W. Osterberg, Qianzhong Chen, Ke Wang, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出LEGS混合模拟器，通过程序化运动基元生成器和两阶段颜色校准，无需遥操作即可合成训练数据，使VLA策略在真实人形机器人操控任务中达到或超越遥操作训练效果。

Comments https://legsvla.github.io/

WALL-WM: Carving World Action Modeling at the Event Joints

WALL-WM：在事件关节处雕刻世界动作建模

Shalfun Li, Victor Yao, Charles Yang, Truth Qu, Regis Cheng, Ryan Yu, Howard Lu, Newton Von, Vincent Chen, Yohann Tang, Maeve Zhang, Ellie Ma, Gody Li, Sage Yang, Lorien Shu, J. W. Gao, Ethan Chen, Colin Ye, Yu Sun, Elise Mon, PS Zhang, Neo Li, Lily Li, James Wang, Ping Yang, Chris Pan, Lucy Liang, Hang Su, Roy Gan, Hao Wang, Qian Wang

机构 * X Square Robot Team（X Square机器人团队） 纠错

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

AI总结 提出WALL-WM世界动作模型，通过事件级视觉-语言-动作预训练解决固定长度动作块与语言、视觉、动作之间的粒度不匹配问题，实现跨语言、场景和任务的泛化，在大规模真实世界评估中达到最先进性能。

See, Plan, Rewind: Progress-Aware Vision-Language-Action Models for Robust Robotic Manipulation

看、规划、回退：面向鲁棒机器人操作的进度感知视觉-语言-动作模型

Tingjun Dai, Mingfei Han, Tingwen Du, Zhiheng Liu, Zihao Zhang, Zhihui Li, Salman Khan, Jun Yu, Xiaojun Chang

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（信息科学与技术学院，中国科学技术大学） ； University of Technology Sydney（新南威尔士大学） ； Department of Computer Vision, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（人工智能与计算机视觉系，Mohamed Bin Zayed人工智能大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Institute of AI for Industry, Chinese Academy of Sciences（产业人工智能研究所，中国科学院） ； School of Intelligent Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（智能科学与工程学院，哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出进度感知的视觉-语言-动作框架SPR，通过动态将语言指令映射为空间子目标序列，并利用闭环进度监控实现错误恢复，在LIBERO基准上提升5%性能，在LIBERO-Plus上展现最先进的鲁棒性。

Comments Suggested to CVPR Findings. https://tingjundai.github.io/SPRVLA/

General Covariant Action Modeling: Constructing Generalized Manifolds via Spatio-Temporal Decoupling

广义协变动作建模：通过时空解耦构建广义流形

Huaihai Lyu, Chaofan Chen, Mingyu Cao, Yuheng Ji, Changsheng Xu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出广义动作流形框架，通过时间不变性和几何不变性解耦实现广义协变，提升从稀疏演示中泛化的鲁棒性。

Completion at the Boundary (CaB): Deployable Switching with Completion-Aware Control under Limited Calibration

边界完成（CaB）：有限校准下具有完成感知的可部署切换

Yusuke Sano, Takeshi Itoga

机构 * Intelligent Systems Laboratory, SECOM Co., Ltd.（SECOM公司智能系统实验室） 纠错

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

AI总结 提出Completion at the Boundary (CaB)方法，通过边界阶段令牌（Before/Hit/After）保留双边证据，在有限校准条件下实现VLA代理的完成感知切换，提升复合指令执行和交接质量。

Co-training with Ego-centric Video and Demonstration for Robot Navigation Task

基于自我中心视频与示范的机器人导航任务协同训练

Shoya Kuno, Yumo Ouchi, Kanata Suzuki

机构 * Department of Informatics, Graduate School of Informatics, Kyoto University（信息学系，京都大学研究生院） ； Spatial Robotics Research Center, Fujitsu Limited（空间机器人研究中心，富士通有限公司） 纠错

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

AI总结 提出将自我中心行走视频转化为移动机器人模仿学习数据集的框架，通过联合训练VLA模型提升语言理解和动作生成能力。

Wall-OSS-0.5 Technical Report

Wall-OSS-0.5 技术报告

Ryan Yu, Pushi Zhang, Starrick Liu, Brae Liu, Miracle Kang, Shalfun Li, Lights Shi, Ellie Ma, Ping Yang, Chris Pan, Jerry Chen, Dongxiu Liu, Rain Sun, Miles Guo, Byron Zhang, Hugo Zhou, Zach Xu, Vincent Chen, Harrison Huang, James Wang, Dance Kuzi, Andy Zhai, Hang Su, Roy Gan, Lucy Liang, Hao Wang, Qian Wang

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

AI总结 本文提出Wall-OSS-0.5，一个基于3B VLM骨干网络并增强动作生成组件的4B开源VLA模型，通过梯度桥接联合训练策略，在超过20个实体上预训练，实现零样本真实机器人行为，并在微调后超越π_0.5，证明VLA预训练本身即可产生可执行的机器人能力。