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视觉与机器人

VLA / 视觉-语言-动作模型

视觉-语言-动作模型、机器人基础模型和语言条件机器人控制。

2026-07-07 至 2026-07-07 共收录 52 信号源:cs.RO, cs.CV, cs.AI, cs.LG

1. VLA模型 52 篇

2607.04816 2026-07-07 cs.RO 新提交 94%

CAC-VLA: Context-Gated Action Conditioning for Vision-Language-Action Models

CAC-VLA:用于视觉-语言-动作模型的上下文门控动作条件调节

Yifu Xiong, Wenhao Yu, Jiaxuan Lin, Bojun Zou, Jiahao Li, Lu Zhang, Yanyong Zhang, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China (USTC)(中国科学技术大学) Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center(合肥综合性国家科学中心人工智能研究院)

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

AI总结 研究视觉-语言-动作模型,提出上下文门控动作条件调节框架CAC-VLA,在视觉语言模型中学习轻量级潜在动作接口,训练模型预测潜在动作并通过上下文门调节动作专家,实验验证其有效性。

Comments 16 pages, 6 figures

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2607.03693 2026-07-07 cs.RO 新提交 94%

CoRE-VLA: Towards Scalable and Robust Vision-Language-Action Modeling via Conditional Routing of Experts

CoRE-VLA:通过专家的条件路由实现可扩展且稳健的视觉-语言-动作建模

Haozhe Zhang, Sixian Li, Yifei Zhang, Zezheng Huai, Hao Chen, Chunhua Shen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Fudan University(复旦大学) Nanjing University(南京大学) Jilin University(吉林大学)

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

AI总结 研究视觉-语言-动作模型在实际部署中的挑战,提出CoRE-VLA框架,通过上下文条件稀疏计算生成动作,利用传感器可用性和任务意图进行专家路由,实验证明其在多任务等方面表现出色。

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2607.04517 2026-07-07 cs.AI 新提交 92%

VLA Grounder: Language-Conditioning Space Optimization for Black-Box VLA Models

VLA 接地器:用于黑盒 VLA 模型的语言条件空间优化

Damir Shodiev, Aleksei Staroverov, Nikita Kachaev, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov

机构 * AXXX MIRAI(未来人工智能研究机构) MISIS(俄罗斯国立科技大学莫斯科钢铁合金学院)

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

AI总结 研究能否通过优化语言空间而非更新动作权重来改进冻结的 VLA 策略,提出语言条件空间策略,用强化学习优化,实验表明该优化能提升特定任务成功率,证明语言可作为机器人基础模型的可优化变量。

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2607.02840 2026-07-07 cs.RO 新提交 92%

TACO: TActile World Model as a Self-COrrector forScalable VLA Post-Training

TACO:作为可扩展VLA训练后自校正器的触觉世界模型

Shengbang Liu, Yueru Jia, Yuyang Yan, Jiaming Liu, Xinran Zhang, Qiuxuan Feng, Yandong Guo, Shiji Zhou, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室) AI 2 Robotics(人工智能与机器人研究所) Sun Yat-sen University(中山大学) Beihang University(北京航空航天大学)

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

AI总结 研究VLA模型在接触丰富任务中的问题,提出TACO框架,通过触觉感知世界模型驱动可扩展VLA训练后校正,结合多种方法提升策略,实验表明其能显著提高成功率。

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2603.20659 2026-07-07 cs.RO 版本更新 92%

StageCraft: Execution Aware Mitigation of Distractor and Obstruction Failures in VLA Models

StageCraft: 通过执行意识缓解VLA模型中干扰和障碍故障

Kartikay Milind Pangaonkar, Prabin Rath, Omkar Patil, Nakul Gopalan

机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学)

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

AI总结 StageCraft通过利用大规模视觉语言模型进行推理,改进预训练VLA策略性能,通过操控环境初始状态避免执行故障,实现在三个真实任务领域中性能提升40%。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

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2607.05122 2026-07-07 cs.CV cs.RO 新提交 91%

Green for Go, Red for No: Visual Grounding via Semantic Segmentation for VLA Navigation Policies

绿色代表可行,红色代表不可行:通过语义分割实现视觉基础以用于VLA导航策略

Adrian Szvoren, Dimitrios Kanoulas, Nilufer Tuptuk

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

AI总结 研究VLA导航策略的视觉基础,提出基于实时分割的方法,用SegFormer突出可通行与不可通行区域,评估两种变体,结果表明视觉基础可降误差,对长指令效果更佳,还能作为轨迹长度正则化器。

Comments Accepted for RSS 2026 workshop

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2602.06575 2026-07-07 cs.RO cs.CV 版本更新 91%

Think Proprioceptively: State-Grounded Visual Token Selection for VLA Policies

通过本体感知进行思考:用于VLA策略的状态基础视觉令牌选择

Fangyuan Wang, Peng Zhou, Jiaming Qi, Shipeng Lyu, Chengyang He, David Navarro-Alarcon, Guodong Guo

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Eastern Institute of Technology(东区技术研究所) Great Bay University(大湾大学) Northeast Forestry University(东北林业大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

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

AI总结 研究VLA模型中本体感知应用问题,提出ThinkProprio方法,将本体感知离散化为视觉语言模型(VLM)词汇令牌,与指令共同作用在VLM计算前选视觉补丁,贡献是提升性能、降低延迟。

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2510.05681 2026-07-07 cs.RO cs.AI cs.LG 版本更新 91%

Verifier-free Test-Time Sampling for Vision-Language-Action Models

视觉语言动作模型的无验证测试时采样

Suhyeok Jang, Dongyoung Kim, Changyeon Kim, Youngsuk Kim, Jinwoo Shin

机构 * KAIST(韩国科学技术院) Seoul National University(首尔国立大学) RLWRLD

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

AI总结 针对视觉语言动作模型在高精度任务中的局限,提出无验证测试时缩放框架MG-Select,利用模型内部属性,通过参考动作令牌分布选最优动作,经联合训练改进参考分布,提升模型表现。

Comments Accepted to ICLR 2026. Project page: https://suhyeok-jang.github.io/mg-select/

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2607.02865 2026-07-07 cs.RO 新提交 91%

DREAMSTEER: Latent World Models Can Steer VLA Policies During Deployment Without Any Finetuning

DREAMSTEER:潜在世界模型可在部署期间引导VLA策略,无需任何微调

Hanchen Cui, Sergio Arnaud, Arjun Majumdar, Daniel Dugas, Elie Aljalbout, Karthik Desingh, Krishna Murthy Jatavallabhula, Franziska Meier

机构 * Fundamental AI Research (FAIR), Meta(基础人工智能研究(FAIR),Meta公司) University of Minnesota Twin Cities(明尼苏达大学双城分校)

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

AI总结 研究针对预训练视觉语言动作(VLA)策略在部署时分布偏移的问题,提出DREAMSTEER框架,利用潜在世界模型和价值模型引导策略,无需微调或修改参数,提升了任务成功率和指令遵循准确率。

Comments 19 pages, 12 figures. Project page: https://dream-steer.github.io/

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2604.24182 2026-07-07 cs.RO 版本更新 91%

$M^2$-VLA: Boosting Vision-Language Models for Generalizable Manipulation via Layer Mixture and Meta-Skills

$M^2$-VLA:通过层混合与元技能提升视觉语言模型的通用操控能力

Siyao Xiao, Yuhong Zhang, Zhifang Liu, Zihan Gao, Jingye Zhang, Sinwai Choo, Dake Zhong, Mengzhe Wang, Xiao Lin, Xianfeng Zhou, Jia Jia, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China(清华大学深圳国际研究生院,清华大学,深圳,中国) Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China(鹏城实验室,深圳,中国) College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University, Shanghai, China(智能机器人与先进制造学院,复旦大学,上海,中国) Synapath

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

AI总结 本文提出$M^2$-VLA,通过层混合和元技能模块提升视觉语言模型在机器人操控中的泛化能力,实验验证了其在模拟和现实环境中的有效性。

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2607.05396 2026-07-07 cs.CV cs.AI cs.LG cs.RO 新提交 90%

From Fixed to Free Cameras: Calibration-Free View-Robust Vision-Language-Action Model

从固定相机到自由相机:无需标定的视图鲁棒视觉-语言-动作模型

Wenhao Li, Xueying Jiang, Quanhao Qian, Deli Zhao, Shijian Lu, Gongjie Zhang, Ran Xu

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) DAMO Academy, Alibaba Group(阿里巴巴达摩院) HuPan Lab(湖畔实验室) Alibaba Group(阿里巴巴集团)

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、cs.AI

AI总结 针对真实机器人部署中相机位姿变动问题,提出CamVLA模型,解耦操控控制与相机几何,实现无标定视图鲁棒的机器人任务执行。

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2607.04637 2026-07-07 cs.CV 新提交 90%

PixelPilot: Scalable Vision-Language-Action Models for End-to-End Autonomous Driving

PixelPilot:用于端到端自动驾驶的可扩展视觉-语言-动作模型

Pin Tang, Guoqing Wang, Xiangxuan Ren, Zhongdao Wang, Guodongfang Zhao, Bailan, Chao Ma

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, Institute of AI, Shanghai Jiao Tong University(教育部人工智能重点实验室,上海交通大学人工智能研究院) Central Research Institute, Huawei(华为中央研究院)

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

AI总结 针对现有视觉-语言-动作模型在自动驾驶场景中数据可扩展性有限等问题,提出PixelPilot,采用解耦规划和提升范式,通过知识灌输策略学习,提升了模型性能。

Comments Accepted by ECCV 2026

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2607.03182 2026-07-07 cs.RO cs.AI 新提交 90%

AnchorVLA: Bridging Discrete Decisions and Continuous Trajectories for Vision-Language-Action Planning

AnchorVLA:为视觉-语言-动作规划连接离散决策与连续轨迹

Qi Liu, Yabei Li, Hongsong Wang, Heng Zhang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University(清华大学车辆与运载学院) State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University(清华大学智能绿色车辆与交通国家重点实验室) School of Computer Science and Engineering, Southeast University(东南大学计算机科学与工程学院) Meituan Inc.(美团公司) Dongfeng Motor Corporation(东风汽车公司)

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

AI总结 自动驾驶规划需将多种信息转化为连续轨迹,现有视觉-语言-动作(VLA)规划器有局限。提出AnchorVLA框架,用轨迹模式锚连接高层VLA推理与连续轨迹执行,提升效率、语义动作对齐和生成灵活性。

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2607.02604 2026-07-07 cs.CV cs.RO 新提交 89%

DynaWM: A Base-VLA-Guided World Foundation Model for Moving-Object Manipulation

DynaWM:用于移动物体操纵的基于基础VLA的世界基础模型

Chongkei Chang, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology, THUAI, Tsinghua University, Beijing 100084, China(计算机科学与技术系,THUAI,清华大学,北京100084,中国)

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

AI总结 针对移动物体操纵挑战,提出DynaWM模型,用多种编码器提取特征,联合条件流匹配DiT生成动作轨迹,构建数据集评估,相比其他模型有性能提升,消融实验验证各部分作用。

Comments 17 pages, 3 figures

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2607.00678 2026-07-07 cs.CV cs.RO 新提交 89%

ABot-M0.5: Unified Mobility-and-Manipulation World Action Model

ABot-M0.5:统一移动与操作的世界动作模型

Ronghan Chen, Yandan Yang, Zuojin Tang, Dongjie Huo, Tong Lin, Haoning Wu, Haoyun Liu, Yuzhi Chen, Lulu Zheng, Botai Yuan, Tianlun Li, Mingxin Wang, Dekang Qi, Bin Hu, Wei Mei, Yuze Xuan, Haolong Yang, Yanqing Zhu, Mu Xu, Zhiheng Ma, Xinyuan Chang

机构 * AMAP CV Lab(AMAP CV实验室)

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

AI总结 针对移动操作任务中VLA策略缺乏世界建模、动作空间耦合及训练-推理不一致的问题,提出ABot-M0.5模型,通过三级对齐(时间粒度、动作空间、训练-测试一致性)实现细粒度控制,在长时域任务成功率和控制精度上达到最优。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

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2605.07306 2026-07-07 cs.RO cs.AI 版本更新 89%

BioProVLA-Agent: An Affordable, Protocol-Driven, Vision-Enhanced VLA-Enabled Embodied Multi-Agent System with Closed-Loop-Capable Reasoning for Biological Laboratory Manipulation

BioProVLA-Agent:一种经济实惠、基于协议、视觉增强的VLA启用的具身多智能体系统,具备闭环推理能力,用于生物实验室操作

Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, Hongmei Fei, Xiwen Cao, Ting Xiao, Qi Wang, Huanbo Jin, Jiaming Gu, Quan Lu, Zhe Liu

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN(能源化工过程智能制造教育部重点实验室,东华大学,上海,中国) Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN(东华大学计算机科学与工程系,上海,中国) Department of Laboratory Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, CN(复旦大学附属瑞金医院检验医学科,上海,中国) School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, CN(石河子大学信息科学与技术学院,石河子,中国)

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

AI总结 本文提出BioProVLA-Agent,通过协议驱动和视觉增强,实现生物实验室操作中的具身多智能体系统,具备闭环推理能力,提升在湿实验室环境中的执行稳定性。

Comments 17 pages, 10 figures

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2607.03751 2026-07-07 cs.RO 新提交 89%

Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models

三思而后行:将树搜索提炼为冻结视觉语言动作模型的动作评估

Xinyi Xie, Zican Hu, Zhanyu Liu, Yicheng Dong, Wenhao Wu, Zhenhong Sun, Haoran Li, Chunlin Chen, Zhi Wang, Pichao Wang

机构 * Nanjing University(南京大学) Australian National University(澳大利亚国立大学) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Nvidia(英伟达)

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

AI总结 研究发现视觉语言动作(VLA)模型泛化能力差的关键瓶颈在于动作评估。提出SVA框架,通过蒙特卡洛树搜索探索输出分布,将知识提炼到轻量级Q值模型,提升任务成功率,且保持泛化能力。

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2607.03146 2026-07-07 cs.RO 新提交 89%

Exp2VLA: Enabling Vision-Language-Action for Drone Navigation from Expert Demonstrations

Exp2VLA:通过专家示范实现无人机导航的视觉-语言-动作

Van Huyen Dang, Kabilesh Rajendran, Erdi Sayar, Erdal Kayacan

机构 * Isaac Lab(艾萨克实验室)

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

AI总结 提出用于语言条件无人机导航的专家蒸馏管道Exp2VLA,将专家行为提炼为训练数据微调紧凑VLA模型,实现控制策略转移,降低新行为部署难度,实验表明微调模型可处理多样语义命令。

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2603.19822 2026-07-07 cs.CV 版本更新 89%

HUGE-Bench: A Benchmark for High-Level UAV Vision-Language-Action Tasks

HUGE-Bench: 面向高级无人机视觉-语言-动作任务的基准测试

Jingyu Guo, Ziye Chen, Ziwen Li, Zhengqing Gao, Jiaxin Huang, Hanlue Zhang, Fengming Huang, Yu Yao, Tongliang Liu, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne(墨尔本大学) Melsy Tech(Melsy科技) MBZUAI Navlyn The University of Sydney(悉尼大学)

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

AI总结 提出HUGE-Bench基准,通过4个数字孪生场景和8个高级任务,评估无人机在简洁语言指令下执行安全、过程导向的复杂轨迹能力,并引入过程导向和碰撞感知指标,揭示现有VLA模型在高级语义完成和安全执行上的显著差距。

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2607.04681 2026-07-07 cs.RO cs.AI 新提交 88%

Do Vision-Language-Action Models Mean What They Say? On the Role of Faithfulness in Embodied Reasoning

视觉语言动作模型所言即所指?论忠实性在具身推理中的作用

Matthew Foutter, Matteo Cercola, Lena Wild, Yunshan Wang, Michelle Li, Daniele Gammelli, Marco Pavone

机构 * Stanford University(斯坦福大学) Politecnico di Milano(米兰理工大学) KTH Royal Institute of Technology(皇家理工学院) Italian Institute of Artificial Intelligence (AI4I)(意大利人工智能研究所) NVIDIA Research(英伟达研究院)

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

AI总结 研究视觉语言动作模型中具身思维链是否真实反映决策过程。区分功能推理与忠实推理,指出当前对齐策略不足,通过人类评估揭示差距,用学习的评论家操作具身忠实性的行为替代物,强化学习后训练策略提升了忠实性。

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2607.04927 2026-07-07 cs.RO cs.AI 新提交 87%

DSWAM: A Dual-System World Action Foundation Model for Fine-Grained Robot Manipulation

DSWAM:用于细粒度机器人操作的双系统世界行动基础模型

Jian Zhu, Jianjun Zhang, Taiyi Su, Tianbin Liu, Zhangyuan Wang, Kai Xie, Zitai Huang, Chong Ma, Youzhang He, Tianjian Wang, Hanyang Wang, Weihao Ding, Yi Xu

机构 * AIRC, Midea Group(美的集团美云智数) Tongji University(同济大学)

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

AI总结 研究针对世界行动模型在复杂任务指令分解及VLA与WAM执行能力对比方面的不足,引入DSWAM,通过双系统结合,利用视觉历史和任务提示预测子任务,经多种训练及加速等实现细粒度机器人操作并进行公平对比。

Comments 13 pages, 1 figures

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2607.04591 2026-07-07 cs.RO cs.AI 新提交 86%

Simple-to-Complex Structured Demonstrations for Vision-Language-Action Learning

用于视觉-语言-动作学习的从简单到复杂的结构化演示

Xinchuan Qiu, Yi Yu

机构 * Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University(广岛大学先进科学与工程研究生院)

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

AI总结 研究视觉-语言-动作模型中演示的收集与组织问题,提出用双臂机器人平台的从简单到复杂结构化演示收集策略,依三原则组织数据,提升了学习效率与稳定性。

Comments 20 pages

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2607.03449 2026-07-07 cs.RO cs.AI 新提交 86%

HiMe: Hierarchical Embodied Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Control

HiMe:用于长距离视觉-语言-动作控制的分层具身记忆

Li Ji, Siyin Wang, Pengfang Qian, Xiaopeng Yu, Yihai Tian, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) East China Normal University(华东师范大学)

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型处理非马尔可夫任务的不足,提出HiMe分层具身记忆框架,解耦智能为高频执行器等,引入动态知识系统,平衡实时执行与思考规划冲突,提升长距离任务成功率。

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2607.02092 2026-07-07 cs.RO cs.AI 新提交 86%

Guided Action Flow: Q-Guided Inference for Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

引导动作流:面向流匹配视觉-语言-动作策略的Q引导推理

Liuhaichen Yang, Zhuang Jiang, Chenchao Sheng, Zezhi Tang

机构 * Department of Computer Science, University College London(计算机科学系,伦敦大学学院) Department of Mechanical Engineering, University College London(机械工程系,伦敦大学学院)

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

AI总结 提出Guided Action Flow框架,通过冻结预训练策略并利用学习到的动作块评论家引导逆向流采样,在LIBERO任务中单任务评论家将成功率从68.0%提升至82.0%。

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2607.04609 2026-07-07 cs.RO 新提交 85%

SEAM: Smooth Execution of Action-Chunked Motion for Vision-Language-Action Policies

SEAM:用于视觉-语言-动作策略的动作块运动平滑执行

Dijia Zhan, Xuemiao Xu, Jinyi Li, Jie Tang

机构 * South China University of Technology(南方科技大学)

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

AI总结 研究视觉-语言-动作策略中动作块执行的多模态分叉问题,提出无训练推理时的SEAM方法,利用同步执行见解,通过速度引导损失转向机制减少边界抖动和块过渡不连续性。

Comments 8 pages, 4 figures, 5 tables

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2606.26025 2026-07-07 cs.RO cs.CV 新提交 85%

In-Context World Modeling for Robotic Control

面向机器人控制的上下文世界建模

Siyin Wang, Junhao Shi, Senyu Fei, Zhaoyang Fu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Tongji University(同济大学)

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

AI总结 提出上下文世界建模(ICWM)框架,通过任务无关的交互历史推断系统变量,使机器人策略无需参数更新即可适应新配置,在仿真和真实实验中显著优于标准VLA基线。

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2607.03372 2026-07-07 cs.CV 新提交 81%

Present but Not Remembered: Auditing How Frozen VLAs Encode, Deploy, and Steer Visual History

存在但未被记住:审视冻结的视觉语言动作模型如何编码、部署和引导视觉历史

Chih-Ting Liao, Xin Cao

机构 * University of New South Wales(新南威尔士大学)

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

AI总结 研究通过线性探测和因果互换干预,探讨冻结的视觉语言动作模型对视觉历史的编码、部署和引导方式,发现模型对历史的处理存在三部分解离,并引入免训练的时间部署审计区分不同机制。

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2607.03461 2026-07-07 cs.CV cs.LG 新提交 81%

WorldBagel: Uncovering the Power of Unified Multimodal Models for Vision-Language-Action-World Modeling

WorldBagel:揭示统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的力量

Zelin Zhao, Min Shi, Bo Yuan, Haotian Xue, Jialuo Li, Lama Moukheiber, Humphrey Shi, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

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

AI总结 研究统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的作用,基于BAGEL构建WorldBagel框架,通过多任务机器人操作等实验,发现统一不仅便利,更是学习有效模型的关键因素。

Comments Rejected by ECCV 2026, Arxiv Paper

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2606.16533 2026-07-07 cs.AI cs.CV 新提交 81%

Kairos: A Regret-Aware Native World-Action Model Stack for Physical AI

Kairos: 面向物理AI的原生世界模型栈

Kairos Team, Fei Wang, Shan You, Qiming Zhang, Tao Huang, Zuoyi Fu, Zhisheng Zheng, Yunlong Xi, Feng Lv, Xiaoming Wu, Zeyu Liu, Cong Wan, Pu Li, Ruiqing Yang, Xiaoou Li, Wei Wang, Kangkang Zhu, Yuwei Zhang, Shi Fu, Zheng Zhang, Xiaoning Wu, Xuzeng Fan, Dacheng Tao, Xiaogang Wang

机构 * Kairos Team(Kairos团队)

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

AI总结 提出Kairos原生世界模型栈,通过跨具身数据课程、混合线性时间注意力架构和部署感知系统协同设计,实现世界知识获取、长时程状态保持与高效执行,在具身世界模型等基准上达到顶级性能。

Comments Kairos Technical Report

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2607.05377 2026-07-07 cs.RO cs.AI cs.CV 新提交 80%

Cortex: A Bidirectionally Aligned Embodied Agent Framework for Long-horizon Manipulation

Cortex:一种用于长视距操作的双向对齐具身智能体框架

Jiaqi Peng, Xiqian Yu, Delin Feng, Yuqiang Yang, Wenzhe Cai, Jing Xiong, Ganlin Yang, Jinliang Zheng, Jiafei Cao, Xueyuan Wei, Jiangmiao Pang, Yuan Shen, Tai Wang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Peking University(北京大学) USTC(中国科学技术大学)

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

AI总结 针对现有VLA模型长视距任务短板及分层方法语义-运动鸿沟问题,提出双向对齐框架Cortex,标准化技能原语、优化数据与采样策略,提升长视距操作性能与零样本泛化能力。

Comments Project website: https://steinate.github.io/cortex.github.io/

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