VLA / 视觉-语言-动作模型

E-VLA: Event-Augmented Vision-Language-Action Model for Dark and Blurred Scenes

E-VLA：事件增强的视觉-语言-动作模型用于暗光和模糊场景

Jiajun Zhai, Hao Shi, Shangwei Guo, Kailun Yang, Kaiwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hunan University（湖南大学） 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 E-VLA通过事件流中的运动和结构线索提升暗光和模糊场景下的操控鲁棒性，利用事件驱动感知增强视觉-语言-动作模型的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. Code and dataset will be available at https://github.com/JJayzee/E-VLA

StemVLA:An Open-Source Vision-Language-Action Model with Future 3D Spatial Geometry Knowledge and 4D Historical Representation

StemVLA：一种融合未来3D空间几何知识与4D历史表示的开源视觉-语言-动作模型

Jiasong Xiao, Yutao She, Kai Li, Yuyang Sha, Ziang Cheng

机构 * Ricoh Software Research Center（理光软件研究中心） ； YZH Engineering Technology (Beijing) Co., Ltd.（易智赫工程技术（北京）有限公司） 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、cs.CV

AI总结 提出StemVLA框架，通过显式建模未来3D空间结构和历史4D时空表示，提升机器人操作任务中的空间推理与长时决策能力，在LIBERO基准上平均准确率达92.0%。

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LaMP: Learning Vision-Language-Action Policy with 3D Scene Flow as Latent Motion Prior

LaMP: 以3D场景流作为潜在运动先验的视觉-语言-动作策略学习

Xinkai Wang, Chenyi Wang, Yifu Xu, Mingzhe Ye, Fucheng Zhang, Jialin Tian, Xinyu Zhan, Lifeng Zhu, Cewu Lu, Lixin Yang

机构 * Southeast University（东南大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出LaMP框架，通过门控融合将3D场景流作为潜在运动先验，对齐运动专家与动作专家，提升VLA策略在复杂空间交互中的鲁棒性，在LIBERO等基准上取得最高平均成功率。

Comments Accepted to ECCV2026

Towards Generalizable Robotic Manipulation in Dynamic Environments

面向动态环境的通用机器人操作

Heng Fang, Shangru Li, Shuhan Wang, Xuanyang Xi, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出DOMINO数据集与基准，通过实验评估现有VLA模型，提出PUMA架构提升动态感知能力，实现动态任务中的高成功率。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://h-embodvis.github.io/DOMINO/

Wavelet Policy: Imitation Learning in the Scale Domain with World Prior Memory

小波策略：基于世界先验记忆的尺度域模仿学习

Changchuan Yang, Haoxuan Xu, Yuhang Dong, Guanzhong Tian, Haizhou Ge, Hongrui Zhu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University, DISCOVER Robotics（清华大学，DISCOVER机器人实验室） ； Hangzhou TaiWeave Robotics Co., Ltd.（杭州太 weave 机器人有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出小波策略，结合世界先验记忆与小波多尺度动作建模，通过编码静态背景图像中的持久物理场景结构，提升长周期机器人操作的效率与效果。

The Speedup Paradox: Rethinking Inference Speed-Quality Trade-off in Embodied Tasks

加速悖论：具身任务中推理速度与质量权衡的再思考

Yujin Wang, Junli Chen, Yixuan Li, Shunan Dong, Huazhong Yang, Yongpan Liu, Hongyang Jia

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：embodied foundation model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 提出TISED分析框架，揭示具身任务中推理加速技术对任务级性能的悖论效应：静态任务中可能延长完成时间，动态任务中适度优化可提升成功率，且效果受硬件配置影响。

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