VLA / 视觉-语言-动作模型

HALO-WA: Hybrid-Attention Latent-Guided Online Reinforcement Learning for World-Action Models

HALO-WA：用于世界-动作模型的混合注意力潜在引导在线强化学习

Angen Ye, Weijie Ke, Xiaofeng Wang, Xinze Chen, Chaojun Ni, Guosheng Zhao, Boyuan Wang, Zheng Zhu, Junjie Xie, Dapeng Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； GigaAI（字节跳动公司（推测，根据常见语境）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对世界-动作模型在现实精度任务中易受多种误差影响的问题，提出HALO-WA框架，利用潜在特征和动作先验，通过混合注意力结构实现快速在线适应，提升动作块精度，实验验证效果显著。

GaussianArt: Unified Modeling of Geometry and Motion for Articulated Objects

高斯艺术：关节物体几何与运动的统一建模

Licheng Shen, Saining Zhang, Honghan Li, Peilin Yang, Zihao Huang, Zongzheng Zhang, Hao Zhao

机构 * BAAI（百度人工智能研究院） ； AIR, THU（清华大学人工智能研究院） ； NTU（国立台湾大学） ； BIT（北京理工大学） ； HUST（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 研究关节物体重建，此前方法解耦几何与运动，本文用关节3D高斯联合建模，提升运动分解鲁棒性，支持多达20个部件的物体，还提出新基准测试，实验表明该方法在多任务中精度更优。

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