VLA / 视觉-语言-动作模型

QDepth-VLA: Quantized Depth Prediction as Auxiliary Supervision for Vision-Language-Action Models

QDepth-VLA：量化深度预测作为视觉-语言-动作模型的辅助监督

Yixuan Li, Yuhui Chen, Mingcai Zhou, Haoran Li, Zhengtao Zhang, Dongbin Zhao

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） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Zhongke Huiling Robot Technology Co.（北京中科创联机器人科技有限公司） 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、cs.CV

AI总结 提出QDepth-VLA框架，通过辅助深度预测任务增强VLA模型的空间感知与推理能力，在仿真和真实任务中提升操作性能。

CAST: Counterfactual Labels Improve Instruction Following in Vision-Language-Action Models

CAST: 反事实标签提升视觉-语言-动作模型中的指令跟随能力

Catherine Glossop, William Chen, Arjun Bhorkar, Dhruv Shah, Sergey Levine

机构 * University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） 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 针对VLA模型难以遵循细粒度指令的问题，提出利用视觉语言模型生成反事实标签增强数据集，提升语言基础多样性，实验表明该方法在导航和操作任务中显著提升指令跟随成功率。

Periodic solutions of nonlinear control systems with switching: a Lie-algebraic and contraction approach

具有切换的非线性控制系统的周期解：一种李代数和收缩方法

Alexander Zuyev, Peter Benner

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)

AI总结 本文通过李代数和收缩方法，将非线性控制仿射系统在bang-bang控制下的周期解问题转化为寻找指数映射复合的不动点，并利用BCHD公式和增量稳定性简化问题，最终应用于化学反应的性能优化。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Journal ref IEEE Control Systems Letters, 2026

TaCarla: A comprehensive benchmarking dataset for end-to-end autonomous driving

TaCarla: 端到端自动驾驶的综合基准数据集

Tugrul Gorgulu, Atakan Dag, M. Esat Kalfaoglu, Halil Ibrahim Kuru, Baris Can Cam, Halil Ibrahim Ozturk, Ozsel Kilinc

机构 * Tuğrul Gorgülü *†（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Atakan Dağ †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； M. Esat Kalfaoğlu ‡（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Halil İbrahim Kuru †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Barış Can Cam †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Halil İbrahim Öztürk †（土耳其巴伊塞蒂大学） ； Özsel Kılınç §（土耳其巴伊塞蒂大学） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 针对现有自动驾驶数据集不完整、行为多样性不足及闭环评估缺失等问题，基于CARLA Leaderboard 2.0挑战场景收集超过285万帧的多任务数据集，支持规划、检测、预测及视觉语言动作模型，并提供数值稀有度评分。

Comments Accepted at the Third Workshop on Simulation for Autonomous Driving (SAD), CVPR 2026

Online Self-Training for Co-Adaptation in Hierarchical Diffusion Policies

层次扩散策略中的在线自训练协同适应

Clemence Grislain, Mathilde Kappel, Olivier Sigaud, Mohamed Chetouani

机构 * ISIR, Sorbonne Université, CNRS（ISIR，索邦大学，国家科学研究中心） 纠错

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

AI总结 提出ORCHID自训练框架，通过环境反馈过滤轨迹并蒸馏回规划器和控制器，实现层次扩散策略的在线稳定改进，在CALVIN基准上轻量模型超越纯离线方法。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Decision-Making from Offline Datasets to Online Adaptation (DEMO)