VLA / 视觉-语言-动作模型

TAP-VLA: Tactile Annotation Prompting for Vision Language Action Models

TAP-VLA：面向视觉语言动作模型的触觉标注提示

Mark Van der Merwe, Mohamad Louai Shehab, Jayjun Lee, Youngsun Wi, Yinpei Dai, Dmitry Berenson, Nima Fazeli

机构 * Robotics Department, University of Michigan（密歇根大学机器人系） ； Computer Science and Engineering Department, University of Michigan（密歇根大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(title,title_cn)；action model(title,abstract)；vision language action(title)；vision-language-action(abstract)

AI总结 提出TAP-VLA框架，通过将触觉剪切场叠加到RGB图像上作为视觉增强，无需修改架构或触觉预训练，即可将触觉反馈融入VLA模型，在接触丰富任务中成功率78%，显著优于基线。

Comments 8 pages + references

SA-VLA: State-aware tokenizer for improving Vision-Language-Action Models' performance

SA-VLA: 状态感知分词器提升视觉-语言-动作模型性能

Tengyue Jiang, Chunpu Xu, Jiayue Kang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China University of Science and Technology（东华大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Xi’an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出状态感知动作分词器SA-VLA，通过状态条件动作解码减少离散化压缩损失，在12个操作任务上将成功率从0.29提升至0.56。

Event-VLA: Action-Conditioned Event Fusion for Robust Vision-Language-Action Model

Event-VLA: 基于动作条件的事件融合用于鲁棒的视觉-语言-动作模型

Jiaxin Liu, Xun Xu, Zhenhao Zhang, Hanqing Wang, Ruiqi Chen, Shi Chang, Weiyu Guo, Laurent Kneip

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 针对现有VLA模型在光照变化下鲁棒性不足的问题，提出Event-VLA框架，通过事件流作为光照鲁棒的运动敏感互补观测，利用动作查询路由和门控交叉注意力融合事件信息，提升低光及近黑暗环境下的操作成功率。

Trust Your Instincts: Confidence-Driven Test-Time RL for Vision-Language-Action Models

相信你的直觉：面向视觉-语言-动作模型的置信度驱动的测试时强化学习

Siyao Chen, Jiakang Yuan, Jiaxin Wang, Tao Chen

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

AI总结 提出T^2VLA框架，利用VLA模型内在的置信度作为奖励信号，通过测试时强化学习实现无需外部反馈的策略自提升，在LIBERO和RoboTwin基准上接近有真值奖励的oracle性能。

Vision-Language-Action Models: Experimental Insights from a Real-World UR5 Platform

视觉-语言-动作模型：来自真实世界UR5平台的实验洞察

Mathilde Hochedel, Marc Lalonde

机构 * Luqia Technologies（卢西亚科技） 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 研究将VLA模型迁移到真实UR5e机器人，发现离线指标与闭环行为之间存在差距，强调数据-模型-控制管线的系统级优化比模型容量提升更重要。

Comments 23 pages, 16 figures

SurgVLA-Bench: Towards Evaluating Vision-Language-Action Models for Laparoscopic Surgical Robotics

SurgVLA-Bench：面向腹腔镜手术机器人的视觉-语言-动作模型评估基准

Jiashuo Sun, Yue He, Wenxuan Liu, Tao Mao, Jiazheng Wang, Xiang Chen, Min Liu

机构 * the National Engineering Research Center of Robot Visual Perception and Control Technology, China（中国机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心） ； the national graduate college for elite engineers, Hunan University, Hunan, China（湖南大学精英工程师国家研究生学院） ； the School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University, Hunan, China（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

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

AI总结 提出首个腹腔镜手术机器人VLA模型评估基准SurgVLA-Bench，基于SurRoL平台构建层次化任务体系，系统评估自回归与流匹配两类模型，揭示其语义理解与任务精度的权衡。

X-DiffVLA: X-Embodied Diffusion Action Heads for Vision-Language-Action Models

X-DiffVLA：面向视觉-语言-动作模型的跨具身扩散动作头

Boyu Li, Chaoyi Xu, Haoqi Yuan, Xinrun Xu, Börje F. Karlsson, Haoran Li, Zongqing Lu, Dongbin Zhao

机构 * SKL-MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（SKL-MAIS，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； BeingBeyond ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） 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 针对跨具身数据学习通用策略的挑战，提出X-DiffVLA模型，通过扩散模型和具身强制技术实现异构末端执行器间的知识迁移，在RoboCasa和Isaac Gym上分别提升15.3%和12.5%。

Fast Enough to Act: Spatio-Temporal Visual Token Merging for Low-Latency Robotic VLMs and VLAs

快得足以行动：面向低延迟机器人视觉语言模型和视觉语言动作模型的时空视觉令牌融合

Junzhou Chen, Jindong Wang, Gang Zhou

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Data Science（数据科学系） ； William & Mary（威廉玛丽学院） 纠错

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

AI总结 提出ST-Merge框架，在视觉编码阶段通过构建3D时空坐标和多队列并行匹配加权聚合机制高效融合冗余令牌，并引入后融合位置校正消除空间偏差，在Qwen2.5-VL上实现2倍推理加速且精度损失仅1%，在π0.5 VLA策略上实现8.3倍加速。

Sequential Planning via Anchored Robotic Keypoints

基于锚定机器人关键点的顺序规划

Bryce Grant, Aryeh Rothenberg, Logan Senning, Zonghe Chua, Zach Patterson, Peng Wang

机构 * Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering（电气、计算机与系统工程系） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） 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SPARK，一种无训练神经符号操作系统，通过单一Gemini调用生成类型化行为树，结合SAM3的替代提示检测和恢复循环，在LIBERO-PRO上达到43.7%，超越CaP-Agent0和VLA基线。

Comments 29 pages, 14 figures

MM-Nav: Multi-View VLA Model for Robust Visual Navigation via Multi-Expert Learning

MM-Nav：基于多专家学习的多视角VLA模型用于鲁棒视觉导航

Tianyu Xu, Jiawei Chen, Jiazhao Zhang, Wenyao Zhang, Zekun Qi, Minghan Li, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MM-Nav模型，通过多专家学习从合成数据中学习多样化的导航能力，展示模型在合成环境中的强泛化能力，并在现实世界实验中验证其有效性。

Comments Project page: https://pku-epic.github.io/MM-Nav-Web/

Pondering the Way: Spatial-perceiving World Action Model for Embodied Navigation

沉思之道：面向具身导航的空间感知世界动作模型

Hong Chen, Daqi Liu, Zehan Zhang, Haiguang Wang, Tianhao Lu, Longfei Yan, Haiyang Sun, Fangzhen Li, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Yihua Tan

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

AI总结 提出SWAM，一种任务中心联合观测-动作生成框架，通过单次推理同时生成中间RGB-D序列和对应动作轨迹，解决现有世界模型规划器依赖候选、计算开销大和动作-视觉不一致的问题，在成功率、轨迹精度和推理效率上显著超越两阶段方法。

Comments ECCV 2026

WoVR: World Models as Reliable Simulators for Post-Training VLA Policies with RL

WoVR：基于世界模型的可靠模拟器用于训练后VLA策略的强化学习

Zhennan Jiang, Shangqing Zhou, Yutong Jiang, Zefang Huang, Mingjie Wei, Yuhui Chen, Tianxing Zhou, Zhen Guo, Hao Lin, Quanlu Zhang, Yu Wang, Haoran Li, Chao Yu, Dongbin Zhao

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

AI总结 本文提出WoVR框架，通过可控动作条件视频世界模型和关键帧初始化回放提升模拟稳定性，实现稳定长周期模拟回放和有效策略优化，取得优于LIBERO的性能。

Comments 25pages, 11 figures

FutureNav: Unified World-Action Modeling for Vision-and-Language Navigation

FutureNav: 面向视觉与语言导航的统一世界-动作建模

Lingfeng Zhang, Zeying Gong, Xiaoshuai Hao, Haoxiang Fu, Qiang Zhang, Mingliang Zhou, Hangjun Ye, Xiaojun Liang, Junwei Liang, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Xiaomi EV（小米电动车） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出FutureNav，一种基于VLM的统一世界-动作建模框架，通过联合优化动作策略、逆/前向动力学和未来状态预测四个目标，在4B规模骨干上实现多VLN基准的最优性能。

X-Mind: Efficient Visual Chain-of-Thought via Predictive World Model for End-to-End Driving

X-Mind: 通过预测世界模型实现高效视觉思维链的端到端驾驶

Bohao Zhao, Chengrui Wei, Guangfeng Jiang, Ruixin Liu, Xuejie Lv, Liu Liang, Sutao Deng, Xiuyang Fan, Pengkun Zheng, Jinyun Zhou, Rui Guo, Hanpeng Liu, Yutong Zheng, Yi Guo, Xinlong Zheng, Qingyu Luo, Zhuangzhuang Ding, Yu Zhang, Hang Zhang, Xianming Liu

机构 * XPeng Inc.（小鹏汽车） 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 提出X-Mind框架，将预测世界模型内化为视觉思维链，通过紧凑的草图表示和循环块扩散方案，实现高效、低延迟的端到端驾驶策略。

OpenFrontier: General Navigation with Visual-Language Grounded Frontiers

OpenFrontier: 基于视觉-语言基础的通用导航

Esteban Padilla-Cerdio, Boyang Sun, Marc Pollefeys, Hermann Blum

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft Spatial AI Lab（微软空间人工智能实验室） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OpenFrontier框架，通过稀疏子目标识别与到达问题实现高效导航，无需任务特定训练或微调，适用于多种视觉-语言先验模型，展示零样本性能和真实机器人部署效果。

ExploreVLA: Dense World Modeling and Exploration for End-to-End Autonomous Driving

ExploreVLA: 为端到端自动驾驶的密集世界建模与探索

Zihao Sheng, Xin Ye, Jingru Luo, Sikai Chen, Liu Ren

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于世界建模的统一理解与生成框架，通过密集监督和内在奖励提升自动驾驶策略探索能力，在NAVSIM和nuScenes基准上取得优异性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. The code is available at https://zihaosheng.github.io/ExploreVLA/

Learning to Feel the Future: DreamTacVLA for Contact-Rich Manipulation

学习感知未来：DreamTacVLA用于接触丰富的 manipulation

Guo Ye, Zexi Zhang, Xu Zhao, Shang Wu, Haoran Lu, Shihan Lu, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 DreamTacVLA通过结合高分辨率触觉图像与多尺度视觉信息，提升接触丰富任务的鲁棒性，实现95%的成功率。

Chronos: A Physics-Informed Full-History Framework for Non-Markovian Long-Horizon Manipulation

Chronos: 一种基于物理信息的全历史框架用于非马尔可夫长时域操作

Yulin Zhou, Yimeng Wang, Nengyu Wang, Shaojia Xing, Shiyun Tu, Xiang Li, Jingkai Zhang, Ningbo Jiang, Yuankai Lin, Hua Yang, Xiangrui Zeng, Zhouping Yin

机构 * School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学机械科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对现有策略依赖马尔可夫假设导致记忆依赖任务失败的问题，提出Chronos框架，将观测历史作为策略潜状态，通过选择性状态空间模型传播因果历史状态，并利用二阶薛定谔桥预测加速度场，在16个模拟和4个真实任务中显著超越基线。

Comments 20 pages, 10 figures. Submitted to IEEE Transactions on Robotics

Robotic Arm-Based Spectral Sensing for Strawberry Positioning and Non-Destructive Sweetness Measurement

基于机械臂的光谱传感用于草莓定位与无损甜度测量

Yi Yang, Mark Cardamis, Wen Hu

机构 * Postdoctoral Supervisor: Dr Mark Cardamis（博士后导师：Mark Cardamis） ； Supervisor: Professor Wen Hu（导师：Wen Hu） 纠错

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

AI总结 提出一种集成RGB-ToF感知与机械臂控制的闭环系统，实现草莓检测、定位、接近及无损甜度估计，实验成功率达88.10%。

Comments 51 pages, 23 figures

Text-Guided 6D Object Pose Rearrangement via Closed-Loop VLM Agents

基于闭环VLM代理的文本引导的6D物体姿态重排

Sangwon Baik, Gunhee Kim, Mingi Choi, Hanbyul Joo

机构 * Seoul National University RLWRLD（首尔大学 RLWRLD） 纠错

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

AI总结 本文提出通过闭环VLM代理实现文本引导的6D物体姿态重排，引入多视角推理、坐标系可视化和单轴旋转预测等技术，提升VLM在3D场景中推理目标物体姿态的能力，且在不同VLM上均有效。

Phase Boundary of a Stochastic Watts-Threshold SIS Model on Random Networks

随机网络上随机Watts阈值SIS模型的相边界

Yasmine Beji, Heger Arfaoui, Slimane BenMiled

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 通过自适应Delaunay采样和加权逻辑回归，在Erdos-Renyi和Barabasi-Albert网络上重建了随机Watts阈值SIS模型的灭绝-持续相边界，发现边界由六参数交互模型描述，转变尖锐，且采纳阈值主导流行病可行性。

Reionization in HESTIA: Studying reionization in the LG through zoom simulations

在HESTIA中研究再电离：通过放大模拟研究本地群中的再电离

David Attard, Luke Conaboy, Noam Libeskind, Sergey Pillipenko, Keri Dixon, Ilian T. Iliev

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 研究本地群中再电离过程，通过放大模拟分析内部源与外部电离前沿的相互作用，发现再电离呈内向外进行，且卫星星系的再电离红移与当前径向距离相关性较弱。

Journal ref Mon Not R Astron Soc (2026)