VLA / 视觉-语言-动作模型

Training Vision-Language-Action Models with Dense Embodied Chain-of-Thought Supervision

训练具有密集具身思维链监督的视觉-语言-动作模型

Haoyang Li, Guanlin Li, Youhe Feng, Chen Zhao, Zhuoran Wang, Yang Li, Qizhe Wei, Shifeng Bao, Haitao Shen, Yihan Zhao, Tong Yang, Jing Zhang

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhipu AI（智谱AI） 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ZR-0模型，通过密集具身思维链监督对齐跨具身表示，采用双流架构（VLM生成结构化推理，扩散Transformer生成动作），在多个仿真和真实平台实现强性能。

Quantum Dimension Reduction of Hidden Markov Models

隐马尔可夫模型的量子维度约简

Rishi Sundar, Thomas J. Elliott

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 提出一种通用方法，将任意有限遍历隐马尔可夫模型压缩为量子隐马尔可夫模型，实现量子维度约简，在记忆-精度权衡上优于经典基线。

Comments 14 pages, 6 figures

Journal ref Phys. Rev. A 113, 062461, 25 June, 2026

DriveVA: Video Action Models are Zero-Shot Drivers

DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Michael Ying Yang, Francesco Nex, Hao Cheng

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(title)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables