VLA / 视觉-语言-动作模型

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。

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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。

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。

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。

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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