VLA / 视觉-语言-动作模型

RepWAM: World Action Modeling with Representation Visual-Action Tokenizers

RepWAM：基于表示视觉-动作分词器的世界动作建模

Junke Wang, Qihang Zhang, Shuai Yang, Yiming Luo, Yujun Shen, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang, Yinghao Xu

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） ； Robbyant, Ant Group（蚂蚁集团 Robbyant） ； Hongkong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RepWAM，一种基于表示视觉-动作分词器的世界动作模型，通过联合建模未来视觉状态和潜在动作，在真实和仿真机器人操作任务中取得优异性能。

Comments Project page: https://wdrink.github.io/RepWAM

APEX: Adaptive Policy Execution for Precise Manipulation

APEX: 用于精确操作的适应性策略执行

Mengfei Zhao, Chenxi Jiang, Tuo An, Jindou Jia, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） 纠错

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

AI总结 针对策略与控制器间的执行差距，提出即插即用的APEX框架，通过动态可行参考重建和测试时自适应，减少跟踪误差并提升操作成功率。

Comments 20 pages, 9 figures, 4 tables

A Comparative Study of Graph Neural Network Layer Selection for Interaction Modelling in Driving Trajectory Prediction

图神经网络层选择用于驾驶轨迹预测中交互建模的比较研究

George Daoud, Mohamed El-Darieby

机构 * Ontario Tech University（安大略理工大学） ； Assiut University（艾斯尤特大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文比较了19种图神经网络层在轨迹预测中的空间和时间处理能力，发现ARMA、Chebyshev和拓扑感知层表现最佳，并总结了基于和聚合、多头注意力和不同跳距权重等设计原则。

Comments 6 pages, 1 figure

Journal ref The IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IEEE IV 2026)