VLA / 视觉-语言-动作模型

CrossVLA: Cross-Paradigm Post-Training and Inference Optimization for Vision-Language-Action Models

CrossVLA: 跨范式后训练和推理优化用于视觉-语言-动作模型

Zhi Liu

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了视觉-语言-动作（VLA）模型的跨范式后训练方法，提出了CrossVLA框架，通过改进的连续动作流匹配估计器、对比LoRA和DoRA参数高效层的性能，并揭示了推理过程中去噪循环对延迟的影响，最终实现了在LIBERO数据集上的显著提升。

Comments Workshop draft, 14 pages, 4 figures. Code, ckpts, data: https://github.com/lz-googlefycy/vla-lab

NoRD: A Data-Efficient Vision-Language-Action Model that Drives without Reasoning

NoRD: 一种无需推理的高数据效率视觉-语言-动作模型

Ishaan Rawal, Shubh Gupta, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） 纠错

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

AI总结 提出NoRD模型，通过无需推理标注和仅需<60%数据微调，结合Dr. GRPO算法克服难度偏差，实现与现有VLA模型相当的性能，显著降低数据与计算开销。

Comments Accepted to CVPR 2026. Code available at: https://github.com/Applied-Open-Source/nord

UAOR: Uncertainty-aware Observation Reinjection for Vision-Language-Action Models

UAOR: 面向视觉-语言-动作模型的不确定性感知观测重注入

Jiabing Yang, Yixiang Chen, Yuan Xu, Peiyan Li, Zichen Wen, Bowen Fang, Tao Yu, Xiangnan Wu, Qisen Ma, Kai Wang, Ziheng He, Yingda Li, Zhengbo Zhang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新技术实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； FiveAges（五代） 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.CV

AI总结 提出UAOR模块，通过动作熵检测不确定性，在语言模型高不确定层重注入观测信息，无需额外训练或数据，提升VLA模型在仿真和真实任务中的性能。

QuoVLA: Quotient Space for Vision-Language-Action Models

QuoVLA：视觉-语言-动作模型的商空间

Xuan Wang, Yinan Wu, Haoran Duan, Jungong Han

机构 * Department of Automation（自动化系） 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

AI总结 针对VLA模型预训练VLM潜在表示动作信息不足的观点，提出商空间框架QuoVLA，通过量化模块和双分支设计压缩潜在表示为动作充分表示，在多个基准上提升泛化性能。

State Backdoor: Towards Stealthy Real-world Poisoning Attack on Vision-Language-Action Model in State Space

状态后门：针对状态空间中视觉-语言-动作模型的隐蔽现实世界投毒攻击

Ji Guo, Wenbo Jiang, Yansong Lin, Yijing Liu, Ruichen Zhang, Guomin Lu, Aiguo Chen, Xinshuo Han, Hongwei Li

机构 * Laboratory Of Intelligent Collaborative Computing, University of Electronic Science and Technology of China（智能协同计算实验室，电子科学与技术大学） ； National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（无线通信国家重点实验室，电子科学与技术大学） ； School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（计算机科学与工程学院，电子科学与技术大学） ； College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（计算机科学与技术学院，南京航空航天大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出状态后门攻击，利用机器人手臂初始状态作为触发器，通过偏好引导遗传算法优化触发器的隐蔽性和有效性，在五个VLA模型和五个真实任务中实现超过90%的攻击成功率。

BORA: Bridging Offline Reinforcement Learning and Online Residual Adaptation for Real-World Dexterous VLA Models

BORA: 弥合离线强化学习与在线残差适应以实现真实世界灵巧VLA模型

Zhongxi Chen, Yifan Han, Yanming Shao, Huanming Liu, Congsheng Xu, Xiaoyu Chen, Yao Mu, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出BORA框架，通过离线构建动作条件价值引导的评论家，并结合在线冻结VLA基础、引入人类在环的分块残差适应机制，解决灵巧操作中高维探索导致的时间不一致、样本低效和硬件风险问题，在五个真实灵巧任务上平均成功率提升33%。

Comments 24 pages,11 figures

Sparse Autoencoders Reveal Interpretable and Steerable Features in VLA Models

稀疏自编码器揭示VLA模型中可解释且可操控的特征

Aiden Swann, Lachlain McGranahan, Hugo Buurmeijer, Monroe Kennedy, Mac Schwager

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Aeronautics & Astronautics（航空与航天系） 纠错

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

AI总结 本文通过训练稀疏自编码器揭示VLA模型中可解释且可操控的特征，验证了其在不同任务和场景中的可迁移性。

Comments 24 pages, 11 figures

CodeGraphVLP: Code-as-Planner Meets Semantic-Graph State for Non-Markovian Vision-Language-Action Models

CodeGraphVLP：代码规划器与语义图状态的结合用于非马尔可夫视觉-语言-动作模型

Khoa Vo, Sieu Tran, Taisei Hanyu, Yuki Ikebe, Duy Nguyen, Nghi D. Q. Bui, Minh Vu, Anthony Gunderman, Chase Rainwater, Anh Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（亚拉巴马大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems and the University of Stuttgart（马克斯·普朗克智能系统研究学校和斯图加特大学） ； Center of AI Research, VinUniversity（Vin大学人工智能研究中心） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 CodeGraphVLP结合语义图状态与可执行代码规划器，提升非马尔可夫长周期任务的视觉语言动作执行效率，降低规划延迟并提高任务完成率。

ImagineUAV: Aerial Vision-Language Navigation via World-Action Modeling and Kinodynamic Planning

ImagineUAV：通过世界-动作建模和动力学规划实现空中视觉语言导航

Xuchen Liu, Jiawei Huang, Shihao Xia, Bingxi Liu, Jinqiang Cui, Jiankun Yang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Computer Science and Cyber Engineering（计算机科学与网络工程学院） ； Guangzhou University（广州大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 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

AI总结 针对无人机视觉语言导航中几何不一致和动力学失配问题，提出基于潜视频扩散模型的世界-动作建模框架，通过生成未来观测推断6自由度运动并规划无碰撞轨迹，以1.3B参数在基准和实际飞行中超越先前方法。

Comments Video demo: https://www.youtube.com/watch?v=Ng1alP0yhc0

Continuous Reasoning for Vision-Language-Action

视觉-语言-动作的连续推理

Yueh-Hua Wu, Tatsuya Matsushima, Kei Ota

机构 * Airoa 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作策略中语言与连续控制粒度不匹配的问题，提出一种可共享、可验证的连续推理方法，通过高斯潜变量接口和自验证目标提升机器人任务成功率。

Comments Project page: https://continuous-reasoning.airoa.io

See Less, Specify More: Visual Evidence Budgets for Generalizable VLAs

看得更少，指定更多：面向可泛化视觉-语言-动作模型的视觉证据预算

Yueh-Hua Wu, Tatsuya Matsushima, Kei Ota

机构 * Airoa 纠错

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

AI总结 提出S2框架，通过显式视觉证据预算和细化轨迹语言，改善VLA模型在干扰、外观变化和语义相似任务下的泛化能力。

Comments Project page: https://s2.airoa.io

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。

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