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。

Flow Control: Steering Vision-Language-Action Models with Simple Real-Time Inputs

流控制：通过简单实时输入引导视觉-语言-动作模型

Jonathan C. Kao, Jason Chan, Andy Wang

机构 * Departments of Electrical and Computer Engineering, Computer Science, and Neurobiology, University of California, Los Angeles（电气与计算机工程系、计算机科学系和神经生物学系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Computer Science University of California, Los Angeles（计算机科学系，加州大学洛杉矶分校） 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.AI

AI总结 提出流控制方法，利用键盘等通用实时输入引导VLA模型动作，无需重新训练，能提升任务成功率和完成速度。

Comments 10 pages, 5 figures

What Matters in Orchestrating Robot Policies: A Systematic Study of Hierarchical VLA Agents

机器人策略编排的关键因素：分层VLA智能体的系统研究

Jiaheng Hu, Mohit Shridhar, Caden Lu, Dhruv Shah, Hao-Tien Lewis Chiang, Jie Tan, Annie Xie

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 系统研究分层视觉-语言-动作（Hi-VLA）系统的设计原则，通过统一框架分析规划器、控制器及接口机制对短时、长时及推理密集型任务性能的影响，提出构建更强健分层VLA智能体的实用原则。

VeriSpace: Spatially Grounded Action Verification for Vision-Language-Action Models

VeriSpace: 面向视觉-语言-动作模型的空间基础动作验证

Guiyu Zhao, Longteng Guo, Junyou Zhu, Jun Fu, Yanghong Mei, Bin Cao, Jie Jiang, Xingjian He, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 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VeriSpace，一种3D感知的动作验证器，通过双路径3D注入场景编码和空间基础动作推理，在测试时选择候选动作，提升VLA模型的可靠性。

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Uncovering Vulnerability of Vision-Language-Action Models under Joint-Level Physical Faults

揭示视觉-语言-动作模型在关节级物理故障下的脆弱性

Minsoo Jo, Taeju Kwon, Junha Chun, Youngjoon Jeong, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔大学数据科学研究生院） 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

AI总结 本研究揭示VLA模型在机器人关节级物理故障（如执行器退化、摩擦增加）下性能显著下降，并提出轻量级残差校准框架J-PARC，通过推断关节故障状态并自适应修正动作，提升鲁棒性。

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。

A Practical Recipe Towards Improving Sim-and-Real Correlation for VLA Evaluation

提升VLA评估中仿真与真实相关性的实用指南

Shuo Wang, Hanyuan Xu, Yingdong Hu, Fanqi Lin, Yang Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） 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 本文系统研究仿真与真实环境在VLA策略评估中的相关性，提出统一框架来测量和提升仿真作为真实评估代理的有效性。

Comments 20 pages

SARM2: Multi-Task Stage Aware Reward Modeling for Self Improving Robotic Manipulation

SARM2: 多任务阶段感知奖励建模用于自我改进的机器人操作

Qianzhong Chen, Hau Zheng, Justin Yu, Suning Huang, Jiankai Sun, Ken Goldberg, Chuan Wen, Pieter Abbeel, Yide Shentu, Philipp Wu, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出多任务阶段感知奖励模型RM，结合动作基元阶段估计器和多门控专家混合值头，为机器人操作任务提供密集逐步奖励，并基于RM构建SPIRAL框架，通过廉价自主轨迹改进VLA策略，在10任务基准上显著提升成功率。

Nuclear Activity and Host Galaxy Properties of Low-Luminosity AGN Identified from VLA Observations

低亮度活动星系核的核活动与宿主星系性质：基于VLBA观测的结果

M. N. Rosli, A. Annuar

专题命中 VLA模型 ：VLA(title)

AI总结 本文研究了通过VLBA观测识别出的低亮度活动星系核（LLAGN）的核活动与宿主星系性质，发现这些LLAGN具有较低的反照率、较小的黑洞质量和较低的吸积率，且宿主星系的恒星质量较低，恒星形成率受抑制。

Comments 20 pages, 7 figures

Journal ref Mon Not R Astron Soc (2026)

HI asymmetries of galaxies in the Ursa Major and Perseus-Pisces environments

室女座和仙女座-室女座环境中的星系HI不对称性

P. V. Bilimogga, E. Busekool, M. A. W. Verheijen, J. M. van der Hulst

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究室女座和仙女座-室女座环境中的星系HI不对称性，发现PP环境中更多星系具有不对称HI轮廓，且形态不对称性更高，揭示环境对星系演化的影响力。

Journal ref A&A 710, A159 (2026)

Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction

Next Forcing: 基于多块预测的因果世界建模

Gangwei Xu, Qihang Zhang, Jiaming Zhou, Xing Zhu, Yujun Shen, Xin Yang, Yinghao Xu

机构 * Robbyant ； HUST（华中科技大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Next Forcing框架，通过多块预测训练目标加速视频生成模型收敛、提升精度并实现推理加速，在多个基准上取得最优结果。

Comments Project page: https://gangweix.github.io/next-forcing/

LEAP: A Rapid Neural Surrogate of Multi-Fluid MHD at Europa

LEAP: 欧罗巴多流体磁流体动力学的快速神经替代模型

Sachin Alexander Reddy, Abigail R. Azari, Corey J. Cochrane, Xianzhe Jia, Tom A. Nordheim, Lukas Mandrake, Steven D. Vance, Camilla Harris, Ioana Ciucǎ

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 针对欧罗巴地下海洋探测中MHD模型计算成本高的问题，提出基于Transformer的替代模型LEAP，实现毫秒级预测磁场扰动，速度提升约40000倍，精度与MHD相当。

Thermodynamic Approach to Momentum Transport in Dense Fluids

稠密流体中动量输运的热力学方法

Christopher Devik Fjeldstad, Jonas Bueie, Astrid S. de Wijn

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 提出一种基于交换函数的热力学框架，将Chapman-Enskog理论扩展到非硬球流体，预测剪切粘度，在Lennard-Jones流体上误差低于8.1%。