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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。

2026-07-08 至 2026-07-08 共收录 4 信号源:cs.RO, cs.CV, cs.AI, cs.LG
2510.01642 2026-07-08 cs.RO 版本更新 91%

FailSafe: Reasoning and Recovery from Failures in Vision-Language-Action Models

FailSafe: 视觉-语言-动作模型中的失败推理与恢复

Zijun Lin, Jiafei Duan, Haoquan Fang, Dieter Fox, Ranjay Krishna, Cheston Tan, Bihan Wen

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) Centre for Frontier AI Research, A*STAR(A*STAR前沿人工智能研究中心) Allen Institute for AI(艾伦人工智能研究所) University of Washington(华盛顿大学)

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

AI总结 提出FailSafe系统,自动生成多样化失败案例及可执行恢复动作,微调LLaVA-OV-7B构建FailSafe-VLM,使机器人检测并恢复失败,在ManiSkill任务上平均提升三个VLA模型性能达22.6%。

Comments IROS 2026. Project Page: https://jimntu.github.io/FailSafe

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2602.19710 2026-07-08 cs.CV cs.LG cs.RO 版本更新 89%

PoseVLA: Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies

面向通用视觉-语言-动作策略的通用姿态预训练

Haitao Lin, Hanyang Yu, Jingshun Huang, He Zhang, Yonggen Ling, Ping Tan, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Tencent Robotics X(腾讯机器人X) Futian Laboratory(福田实验室) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

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

AI总结 本文提出Pose-VLA,通过分离预训练和后训练阶段,解决视觉-语言-动作模型中的特征坍塌和训练效率问题,实现通用3D空间先验提取与机器人特定动作空间的高效对齐。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project website: https://hetolin.github.io/PoseVLA

Journal ref Robotics: Science and Systems, 2026

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2605.23128 2026-07-08 cs.RO 版本更新 85%

$π_0$-EqM: Equilibrium Matching for Closed-Loop Vision-Language-Action Control

$\pi_0$-EqM:闭环视觉-语言-动作控制的均衡匹配

Huanming Liu, Congsheng Xu, Jianmin Ji, Yao Mu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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

AI总结 提出$\pi_0$-EqM,用均衡匹配解码器替换$\pi_0$中的流匹配专家,在固定预算下提升机器人操作成功率,并发现残差与成功率之间的非单调关系。

Comments Preprint. 5 pages, 3 figures

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2504.20342 2026-07-08 cs.HC cs.AI cs.CY 版本更新 57%

Narrative-Centered Emotional Reflection: An Early Prototype for AI-Supported Emotional Self-Reflection

以叙事为中心的情感反思:人工智能支持的情感自我反思的早期原型

Shou-Tzu Han

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

AI总结 该研究以Reflexion为早期原型,通过整合情感检测、分层反思提示和隐喻故事生成等方法,探索结构化情感自我反思,支持用户超越基本情感分类进行自主情感探索,记录了理论驱动的情感计算方向。

Comments 7 pages, 1 figure

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