VLA / 视觉-语言-动作模型

APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model

APPLV: 从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数

Yuanjie Lu, Beichen Wang, Zhengqi Wu, Yang Li, Xiaomin Lin, Chengzhi Mao, Xuesu Xiao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） ； Department of Engineering Science, University of South Florida（工程科学系，佛罗里达州立大学） ； Department of Computer Science, Rutgers University（计算机科学系，罗格斯大学） 纠错

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.LG

AI总结 本文提出APPLV，通过从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数，提升移动机器人在受限环境中的导航性能与泛化能力。

ExToken: Structured Exploration for Efficient Vision-Language-Action Reinforcement Fine-tuning

ExToken：用于高效视觉-语言-动作强化微调的结构化探索

Yilun Kong, Yunpeng Qing, Guozheng Ma, Haoyu Wang, Li Shen, Zhi Hou, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型强化学习中探索停滞问题，提出ExToken框架，基于离线演示导出的离散行为先验调整VLA策略进行结构化探索，通过不同令牌鼓励多样行为模式，提升了探索效率与任务性能，在多任务实验中表现良好。

Reducing Temporal Redundancy for Efficient Vision-Language-Action Inference

减少时间冗余以实现高效视觉-语言-动作推理

Yuzhou Wu, Yuxin Zheng, Muchun Niu, Yishan Yang, Tianhao Liu, hanwen kang, Jiajian Jing, Linfeng Zhang, Chuan Wen

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

AI总结 研究针对VLA模型推理延迟高的问题，识别出时间冗余来源，提出系统级加速策略，在感知和动作生成上减少计算，经实验验证该策略能加速超2倍且保持高性能。

Comments 13pages, 7 figuers

TrustVLA: Mechanism-Guided Inference-Time Defense Against Vision-Language-Action Backdoors

TrustVLA：针对视觉-语言-动作后门的机制引导推理时防御

Pinhan Fu, Xianda Guo, Xuetao Li, Wenke Huang, Ruilin Wang, Weiheng Zhao, Wei Sui, Mang Ye

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； D-Robotics（D-机器人公司） ； HUST（华中科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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-动作模型中毒后门问题，通过两种攻击识别出紧凑因果足迹机制，基于此提出TrustVLA防御，能检测异常证据演变、定位支持并恢复观测，在多评估中降低攻击成功率且保持干净任务性能。

Smooth Operator: A Real-Time Sampling-Based Algorithm for Kinematic Hand Retargeting

平滑算子：一种基于实时采样的运动学手部重定向算法

Robert Jomar Malate, Erik Bauer, Norica Bacuieti, Stefanos Charalambous, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann, Benedek Forrai

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； mimic robotics（模仿机器人公司） 纠错

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

AI总结 针对基于梯度的手部重定向算法易收敛到不同局部最小值影响数据质量的问题，提出基于采样的无梯度重定向方法SBR，经模拟和真实用户研究评估，其总体任务成功率最高且显著降低操作员疲劳，为灵巧操作提供高效重定向器及基准测试方法。

Comments Minor cosmetic updates to figures

SANTS: A State-Adaptive Scheduler for World Action Models

SANTS：面向世界动作模型的状态自适应调度器

Yirui Sun, Guangyu Zhuge, Keliang Liu, Jie Gu, Xinyu Bing, Zhongxue Gan, Chunxu Tian

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Deep Computing Era Technology Co., Ltd（深计算时代科技有限公司） 纠错

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

AI总结 提出状态自适应噪声轨迹调度器（SANTS），通过根据视频状态动态选择去噪深度来优化视频到动作的扩散策略，在保持控制性能的同时大幅降低推理延迟。

Comments 17 pages, 5 figures, 8 tables. Project page: https://advanced-robotics-lab.github.io/SANTS/

UR-VC: Unsupervised Robotic Value Correction for Time-Derived Progress Proxies

UR-VC：用于时间衍生进度代理的无监督机器人价值校正

Lirui Zhao, Modi Shi, Li Chen, Qi Liu, Ping Luo, Hongyang Li

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 研究针对机器人学习中时间衍生进度标签不准确问题，提出无监督机器人价值校正方法UR-VC，利用演示数据中相似状态不同时出现的规律校正标签，在真实双手布料操作任务中取得积极效果，还能用于构建优势标签。

Post-Training in End-to-End Autonomous Driving

端到端自动驾驶中的训练后处理

Ruining Yang, Muxing Wang, Yixiao Chen, Tongfei Guo, Yi Xu, Can Cui, Zichong Yang, Yitian Zhang, Ziran Wang, Yun Fu, Lili Su

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 探讨端到端自动驾驶中训练后处理技术，针对传统方法不足，将现有文献按监督形式分四类，阐述各分类的能力、局限与挑战，助力系统理解该领域并推动相关研究。

Radio spectral properties and aging of two tailed radio galaxies in a galaxy group at z=0.35

红移0.35星系群中两个尾射电星系的射电频谱特性与老化

Paula Vulić, Vernesa Smolčić, Alexis Finoguenov, Ghassem Gozaliasl, Hiddo Algera, Ivan Delvecchio

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)

AI总结 利用多波段射电观测，研究了一个年轻星系群核心中两个尾射电星系的频谱特性、光谱年龄和动力学年龄，发现光谱年龄远小于动力学年龄，表明星系与群内介质存在剧烈相互作用。

LIDAR-AD: A Decoder-Free Latent-Interaction Dreamer with Action-Residual Chains for Autonomous Driving

LIDAR-AD：一种用于自动驾驶的无解码器潜在交互梦想家与动作残差链

Yongzhi Liu, Yang Xiao, Zhong Cao, Zeng Kang, Sunan Zhang, Zhaozhi Dong, Guojun Yu, Weichao Zhuang

机构 * School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of Michigan（密歇根大学土木与环境工程系） ； Xheart Technology Co., Ltd.（芯驰科技有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中多源观测冗余问题，提出LIDAR-AD，用减少冗余的潜在对齐取代观测重建，将车辆控制建模为残差动作更新，经实验验证其在模拟场景和现实布局下性能优异，能提升风险感知等能力。

Radiation reaction measurements via single-shot energy-loss determination in high-intensity laser-electron collisions

通过高强度激光-电子碰撞中的单次能量损失测定进行辐射反应测量

Philipp Sikorski, Daniel Seipt

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 研究通过特定实验几何结构在高强度激光-电子碰撞中直接单次测量辐射反应能量损失，利用90度散射几何结构同时测碰撞前后电子束光谱，推导相关表达式并经数值模拟证明方案可行。

Comments 23 pages, 6 figures

First double-differential measurement of pionless charged-current muon neutrino interactions using kinematic imbalance observables on carbon and oxygen with the T2K experiment

利用T2K实验中碳和氧上的运动学不平衡可观测量对无π介子带电流μ子中微子相互作用进行首次双微分测量

K. Abe, S. Abe, H. Adhikary, R. Akutsu, H. Alarakia-Charles, Y. I. Alj Hakim, S. Alonso Monsalve, L. Anthony, S. Aoki, K. A. Apte, T. Arai, T. Arihara, S. Arimoto, Y. Asami, Y. Asaoka, Y. Ashida, E. T. Atkin, N. Babu, V. Baranov, G. J. Barker, G. Barr, D. Barrow, P. Bates, L. Bathe-Peters, M. Batkiewicz-Kwasniak, N. Baudis, V. Berardi, L. Berns, S. Bhattacharjee, A. Blanchet, A. Blondel, L. Bøe, P. M. M. Boistier, S. Bolognesi, S. Bordoni, S. B. Boyd, C. Bronner, A. Bubak, M. Buizza Avanzini, J. A. Caballero, N. F. Calabria, D. Calvet, S. Cao, D. Carabadjac, S. L. Cartwright, M. P. Casado, M. G. Catanesi, J. Chakrani, A. Chalumeau, D. Cherdack, A. Chvirova, J. Coleman, G. Collazuol, F. Cormier, A. A. L. Craplet, A. Cudd, D. D'Ago, C. Dalmazzone, T. Daret, C. Davis, Yu. I. Davydov, P. de Perio, G. De Rosa, T. Dealtry, C. Densham, A. Dergacheva, R. Dharmapal Banerjee, F. Di Lodovico, G. Diaz Lopez, S. Dolan, T. A. Doyle, O. Drapier, K. E. Duffy, J. Dumarchez, P. Dunne, K. Dygnarowicz, M. El Baz, J. Elias, S. Emery-Schrenk, G. Erofeev, A. Ershova, G. Eurin, M. Fani, D. Fedorova, S. Fedotov, M. Feltre, L. Feng, D. Ferlewicz, A. J. Finch, M. D. Fitton, C. Forza, M. Friend, Y. Fujii, Y. Fukuda, N. Funayama, A. N. Gaciño Olmedo, J. García-Marcos, A. C. Germer, L. Giannessi, C. Giganti, M. Girgus, V. Glagolev, M. Gonin, R. Gonzalez Jimenez, J. González Rosa, K. Gorshanov, P. Govindaraj, M. Grassi, M. Guigue, F. Y. Guo, D. R. Hadley, S. Han, D. A. Harris, R. J. Harris, M. Hartz, T. Hasegawa, C. M. Hasnip, S. Hassani, N. C. Hastings, K. Hayashi, Y. Hayato, I. Heitkamp, D. Henaff, Y. Hino, K. Hiraide, J. Holeczek, A. Holin, N. T. Hong Van, T. Honjo, M. C. F. Hooft, R. Huang, J. Hu, A. K. Ichikawa, K. Ieki, M. Ikeda, T. H. Ishida, T. Ishida, M. Ishitsuka, H. Ito, S. Ito, A. Izmaylov, N. Jachowicz, B. Jargowsky, S. J. Jenkins, C. Jesús-Valls, J. Y. Ji, T. P. Jones, P. Jonsson, C. K. Jung, M. Kabirnezhad, A. C. Kaboth, K. Kadota, H. Kakuno, A. Kamata, J. Kameda, S. Karpova, V. S. Kasturi, Y. Kataoka, T. Katori, R. Kawabe, M. Kawaue, E. Kearns, M. Khabibullin, N. V. Khomutov, A. Khotjantsev, T. Kikawa, S. King, V. Kiseeva, J. Kisiel, A. Klustová, L. Kneale, H. Kobayashi, S. R. Kobayashi, T. Kobayashi, L. Koch, S. Kodama, M. Kolupanova, L. L. Kormos, Y. Koshio, K. Kowalik, R. Kralik, Y. Kudenko, A. Kumar Jha, R. Kurjata, V. Kurochka, T. Kutter, L. Labarga, M. Lachat, K. Lachner, J. Lagoda, S. M. Lakshmi, M. Lamers James, A. Langella, D. H. Langridge, J. -F. Laporte, D. Last, N. Latham, M. Laveder, L. Lavitola, M. Lawe, A. Leclerc, N. Lemaire, D. Leon Silverio, T. Leplumey, S. Levorato, S. V. Lewis, B. Li, C. Lin, R. P. Litchfield, W. Li, A. Longhin, L. Ludovici, X. Lu, T. Lux, L. N. Machado, L. Magaletti, K. Mahn, K. K. Mahtani, S. Manly, D. G. R. Martin, D. A. Martinez Caicedo, L. Martinez, M. Martini, N. Mashin, T. Matsubara, R. Matsumoto, C. Mauger, K. Mavrokoridis, N. McCauley, K. S. McFarland, C. McGrew, J. McKean, A. Mefodiev, G. D. Megias, L. Mellet, C. Metelko, M. Mezzetto, S. Miki, V. Mikola, E. W. Miller, A. Minamino, O. Mineev, S. Mine, J. Mirabito, M. Miura, S. Moriyama, P. Morrison, Th. A. Mueller, D. Munford, A. Muñoz, L. Munteanu, Y. Nagai, T. Nakadaira, K. Nakagiri, M. Nakahata, Y. Nakajima, K. D. Nakamura, A. Nakano, Y. Nakano, S. Nakayama, T. Nakaya, K. Nakayoshi, C. E. R. Naseby, D. T. Nguyen, V. Q. Nguyen, K. Niewczas, S. Nishimori, Y. Nishimura, Y. Noguchi, T. Nosek, F. Nova, J. C. Nugent, H. M. O'Keeffe, L. O'Sullivan, W. Okinaga, K. Okumura, T. Okusawa, N. Onda, N. Ospina, L. Osu, N. Otani, Y. Oyama, V. Paolone, J. Pasternak, D. Payne, T. P. D. Peacock, M. Pfaff, L. Pickering, J. -B. Plançon, P. Podlaski, B. Popov, A. J. Portocarrero Yrey, M. Posiadala-Zezula, Y. S. Prabhu, H. Prasad, F. Pupilli, B. Quilain, P. T. Quyen, E. Radicioni, M. A. Ramirez Delgado, R. Ramsden, P. N. Ratoff, M. Reh, G. Reina, L. Restrepo, C. Riccio, D. W. Riley, E. Rondio, D. Ross, S. Roth, N. Roy, A. Rubbia, L. Russo, A. Rychter, W. Saenz, K. Sakashita, S. Samani, F. Sánchez, E. M. Sandford, Y. Sato, T. Schefke, K. Scholberg, M. Scott, Y. Seiya, T. Sekiguchi, H. Sekiya, M. Sekiyama, T. Sekiya, D. Seppala, D. Sgalaberna, A. Shaikhiev, M. Shiozawa, Y. Shiraishi, N. Shvarev, A. Shvartsman, V. Siccardi, N. Skrobova, K. Skwarczynski, D. Smyczek, M. Smy, J. T. Sobczyk, H. Sobel, F. J. P. Soler, A. J. Speers, R. Spina, A. Srivastava, P. Stowell, Y. Stroke, I. A. Suslov, A. Suzuki, M. Suzuki, S. Y. Suzuki, M. Tada, A. Takeda, Y. Takeuchi, K. Takeya, H. K. Tanaka, H. Tanigawa, A. Teklu, V. V. Tereshchenko, N. Thamm, C. Touramanis, N. Tran, T. Tsukamoto, M. Tzanov, M. Vagins, M. Varghese, I. Vasilyev, G. Vasseur, E. Villa, U. Virginet, T. Vladisavljevic, T. Wachala, H. T. Wallace, J. G. Walsh, D. Wark, M. O. Wascko, A. Weber, R. Wendell, M. J. Wilking, C. Wilkinson, C. Winterstein, C. Wret, J. Xia, Z. Xie, K. Yamamoto, T. Yamamoto, T. Yamazumi, C. Yanagisawa, Y. Yang, T. Yano, N. Yershov, U. Yevarouskaya, M. Yokoyama, Y. Yoshimoto, N. Yoshimura, A. Zalewska, J. Zalipska, G. Zarnecki, J. Zhang, X. Y. Zhao, H. Zheng, H. Zhong, M. Ziembicki, M. Zito

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 该研究利用T2K实验首次对无π介子带电流μ子中微子相互作用进行双微分测量，同时提取碳和氧靶截面，与中微子事件发生器预测比较，发现无模型能全描述数据，突出中微子-核相互作用建模改进方向。

Comments Added cross reference to arXiv:2607.10644

Thermostatistical analysis and negative heat capacities of Yukawa and Lee-Wick potentials in noncommutative phase spaces

非交换相空间中Yukawa和Lee-Wick势的热统计分析及负热容

Maria G. Sousa, Everton M. C. Abreu, Albert C. R. Mendes, M. J. Neves

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 本文研究非交换相空间中Yukawa和Lee-Wick势的热统计特性，探讨相空间变形对密度、热容等热力学量的影响，发现非交换参数Θ可能导致负热容的出现，指出其可能是 semiclassical 方法的限制而非物理效应。

Comments 25 pages, 10 figures, accepted version in IJMPA

Journal ref International Journal of Modern Physics A, 41, No. 18, 2650111 (2026)

Hybrid Six-Level Rydberg Atomic Quantum Receiver for Multi-Band Wireless Communications

六级混合瑞利原子量子接收机用于多频段射频通信

Lahiru Shyamal, Harini Hapuarachchi, Saman Atapattu, Jared H. Cole

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 本文提出一种六级混合瑞利原子量子接收机，通过串联和并联射频耦合路径实现单个蒸气细胞平台内的多频段射频接收，提升了吞吐量。

Riemann-Hilbert problem and long-time asymptotics of the Yajima-Oikawa equation

黎曼-希尔伯特问题与矢岛-及川方程的长时间渐近性

Deng-Shan Wang, Yingmin Yang, Xiaodong Zhu

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 研究矢岛-及川方程柯西问题，用黎曼-希尔伯特方法，制定散射理论处理奇异谱点，证明消失引理得重构公式，分类离散谱并导出孤子解，还用非线性最速下降法获长时间渐近公式，提供首个黎曼-希尔伯特框架。

FlowWAM: Optical Flow as a Unified Action Representation for World Action Models

FlowWAM：光流作为世界动作模型的统一动作表示

Yixiang Chen, Peiyan Li, Yuan Xu, Qisen Ma, Jiabing Yang, Kai Wang, Jianhua Yang, Dong An, He Guan, Gaoteng Liu, Jianlou Si, Jun Huang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges（无） ； MBZUAI（无） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(title,abstract)；VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 研究针对世界动作模型控制中动作表示难题，提出FlowWAM双流扩散框架，以光流为统一动作表示。该框架可实现WAMs两种模式，能利用无动作标签视频预训练，实验表明在操纵和世界建模任务中表现优于基线。

ChunkFlow: Towards Continuity-Consistent Chunked Policy Learning

ChunkFlow：迈向连续性一致的分块策略学习

Zhao Yang, Yinan Shi, Mingyuan Yao, Wenyao Xue, Yawei Jueluo, Longjun Liu

机构 * Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； Jiangsu Cytoderm Intelligent Technology Co., Ltd.（江苏希迪姆智能科技有限公司） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 研究视觉语言动作模型分块策略的边界抖动问题，提出ChunkFlow框架划分块区域，执行时用确定性重叠混合，训练时用多种损失，通过实验验证该框架在低延迟推理下能改善成功稳定性权衡。

Hy-Embodied-VLM-1.0: Efficient Physical-World Agents

Hy-Embodied-VLM-1.0：高效的物理世界智能体

Ziyi Wang, Xumin Yu, Yongming Rao, Yonggen Ling, Yunheng Li, Oran Wang, Mingqi Gao, Yuchen Zhou, Yves Liang, Zuyan Liu, Yani Zhang, Rui Huang, Xiaoran Xu, Bowen Yuan, Yifu Yuan, Xu Tan, He Zhang, Yufei Huang, Shenghao Zhang, Hongsheng Wu, Han Hu, Zhengyou Zhang

机构 * Tencent Robotics X（腾讯Robotics X团队） ； Hy Vision Team（腾讯混元视觉团队） ； Futian Laboratory（福田实验室） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：embodied foundation model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究旨在构建物理世界具身智能体，介绍Hy-Embodied-VLM-1.0模型。定义以行动为中心的能力分类法，开发数据管道。基于特定主干和编码器构建模型，用专家混合架构提升效率。在多基准测试中性能出色，较上一代有显著提升，在具身智能任务中也表现强大。

Comments Tech Report. Code and models are open-sourced at https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Embodied