VLA / 视觉-语言-动作模型

CLASP: Language-Driven Robot Skill Selection and Composition using Task-Parameterized Learning

CLASP: 基于语言驱动的机器人技能选择与组合，采用任务参数化学习

Markus Knauer, Valentin Gieraths, Tai Mai, Samuel Bustamante, Alin Albu-Schäffer, Freek Stulp, João Silvério

机构 * German Aerospace Center (DLR), Institute of Robotics and Mechatronics (RMC)（德国航空航天中心（DLR），机器人与机电一体化研究所（RMC）） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM）） 纠错

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

AI总结 提出CLASP架构，结合任务参数化核化运动基元（TP-KMP）与预训练视觉语言模型（VLM），通过自然语言命令实现技能选择、组合和主动学习，无需微调，在7自由度机械臂上达到73.3%-100%成功率。

Comments 23 pages, 11 figues, 4 tables, 1 listing

Dream-Tac: A Unified Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Manipulation

Dream-Tac: 用于接触丰富机器人操作任务的统一触觉世界动作模型

Yunfan Lou, Yifan Ye, Yankai Fu, Jun Cen, Xiaowei Chi, Yaoxu Lyu, Peidong Jia, Sirui Han, Zhihe Lu, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Nanjing University（南京大学） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出Dream-Tac统一触觉世界动作模型，通过接触门控视觉-触觉融合和接触感知注意力偏置，联合建模动作、未来视觉观察和触觉动态，在六项接触丰富操作任务中平均动作准确率提升31.7%。

Comments 16 pages,13 figures

Light-WAM: Efficient World Action Models with State-Fusion Action Decoding

Light-WAM：基于状态融合动作解码的高效世界动作模型

Ziang Li, Dongzhou Cheng, Yibin Wang, Shiyue Wang, Xiaoyang Xu, Lingxuan Weng, Juan Wang, Jiaqi Wang

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Southeast University（东南大学） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 提出轻量级世界动作模型Light-WAM，通过紧凑视频骨干和降维潜空间未来视频监督降低训练成本，并引入状态融合动作专家实现高效动作预测，在LIBERO和RoboTwin 2.0上取得良好性能。

Harness Engineering for Physical AI: Robot Middleware Is the Harness Layer

面向物理AI的驾驭工程：机器人中间件即驾驭层

Sanghoon Lee, Jiyeong Chae, Kyung-Joon Park

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出机器人中间件作为物理AI的驾驭层，需同时干预控制、计算和通信，并补充投影、隔离和转移三种缺失的强制功能，以ROS 2驾驭配置文件为例。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Big Ideas track submission to the 27th ACM/IFIP International Middleware Conference (Middleware 2026)

A Mechanistic Analysis of Adversarial Fine-tuning of Vision Transformers

视觉Transformer对抗微调的机制分析

Hannah Gao, Isha Agarwal, Dylan Hadfield-Menell, Rachel Ma

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 通过机制分析研究对抗微调对视觉Transformer在扰动和常规图像上性能的影响，发现微调仅改善特定类型扰动，未改变稀疏表示。

Knowledge-Inclusive Adaptive Physics-Informed Neural Network for Microbial Interaction Modelling

知识包容的自适应物理信息神经网络用于微生物相互作用建模

Ravisha Rupasinghe, Rajith Vidanaarachchi, Asela Hevapathige, Sachith Seneviratne, Sen-Lin Tang, Saman Halgamuge

机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） ； Academia Sinica（中央研究院） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种知识包容的自适应PINN框架，通过整合文本和网络结构知识改进微生物群落建模，在真实和模拟数据集上性能提升最高53%。

Comments 33 pages

Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines

针对世界模型以破坏机器人学习流程

Ethan Rathbun, Ahmed Agha, Saaduddin Mahmud, Christopher Amato, Alina Oprea, Eugene Bagdasarian

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出针对世界模型的新型数据投毒攻击方法，通过注入恶意提示或转换动态，在看似安全的数据中生成危险训练轨迹，导致下游策略不安全。

Comments 8 Pages, CoRL Preprint

Language as a Sensor: Calibrated Spatial Belief Estimation in 3D Scenes from Natural Language

语言作为传感器：从自然语言在3D场景中进行校准的空间信念估计

Aryan Naveen, Jason Xinyu Liu, Luca Carlone, Andreea Bobu

机构 * MIT Laboratory for Information & Decision Systems（麻省理工学院信息与决策系统实验室） ； MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出语言传感器模型（LSM）将自然语言描述转化为校准的空间分布，并融合到VL-Map概率框架中，实现更准确的目标定位。

Comments 18 pages, 7 figures, 3 tables

EdgeFM: Efficient Edge Inference for Vision-Language Models

EdgeFM: 为视觉-语言模型高效边缘推理设计的框架

Mengling Deng, Yuanpeng Chen, Sheng Yang, Wei Tao, Wenhai Zhang, Hui Song, Linyuanhao Qin, Kai Zhao, Xiaojun Ye, Shanhui Mo, Jingli Fan, Shuang Zhang, Bei Liu, Tiankun Zhao, Xiangjing An

机构 * Go Further. AI ； School of Data Science Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； RUYi Dynamics Co. Ltd（RUYi Dynamics有限公司） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 EdgeFM通过轻量级代理驱动框架，优化边缘部署的视觉-语言模型推理，提升跨平台性能和可移植性，实现比传统工具链更快的推理速度。

Comments Technique Report version

REACT 2026: The Fourth Multiple Appropriate Facial Reaction Generation Challenge: Personalised MAFRG and Appropriate EEG Reaction Prediction

REACT 2026：第四届多适切面部反应生成挑战赛：个性化MAFRG与适切脑电反应预测

Siyang Song, Micol Spitale, Zijian Wu, Xiangyu Kong, Cheng Luo, Cristina Palmero, German Barquero, Sergio Escalera, Michel Valstar, Mohamed Daoudi, Fabien Ringeval, Andrew Howes, Elisabeth Andre, Hatice Gunes

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） ； IMT Nord Europe（IMT 北欧欧洲） ； Université Grenoble Alpes（格勒诺布尔-阿尔卑斯大学） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出REACT 2026挑战赛，鼓励开发机器学习模型，用于生成个性化、适切、多样、真实且同步的人类面部反应，并引入个性标签和脑电记录，探索新的一对多个性化面部反应生成设置。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2505.17223

Error Interference in Quantum Simulation

量子模拟中的误差干涉

Boyang Chen, Jue Xu, Qi Zhao, Xiao Yuan

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 本文提出一种新方法，通过多段估计长期算法误差，建立了描述算法误差干涉的框架，并识别了严格误差干涉的条件，为量子模拟的误差分析提供了新方向。

Journal ref Phys. Rev. Lett. 136, 200601, 2026

EgoPriMo: Egocentric Motion Generation for Interactive Humanoid Control

EgoPriMo：面向交互式人形控制的自我中心运动生成

Haoyang Ge, Peng Ren, Yukun Shi, Cong Huang, Kun Li, Kai Chen

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； DeepCybo 纠错

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

AI总结 提出EgoPriMo框架，通过自我中心人类演示学习全身运动先验，利用三流DiT联合建模身体动态、视觉上下文和文本，支持重建、生成和预测，并在Unitree人形机器人上执行。

Physics-Aware Sparse Learning and Selective Online Adaptation for Euler-Lagrange Robot Dynamics

面向欧拉-拉格朗日机器人动力学的物理感知稀疏学习与选择性在线自适应

Rishabh Dev Yadav, Samaksh Ujjawal, Sihao Sun, Spandan Roy, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； International Institute of Information Technology Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种保结构残差学习框架，将模型误差分解为惯性修正、科里奥利项和广义力残差，通过物理约束学习机械部分，并用稀疏历史依赖潜变量模型和贝叶斯线性回归在线自适应扰动敏感部分，提升多机器人平台动力学预测与轨迹跟踪性能。