VLA / 视觉-语言-动作模型

HyWorldVLA: A Vision-Language-Action Model with Hybrid World Modeling for Autonomous Driving

HyWorldVLA：一种用于自动驾驶的具有混合世界建模的视觉-语言-动作模型

Quanfu Yu, Xian Wu, Hao Xu, Liulong Ma

机构 * Automotive New Technology Research Institute, BYD Company Limited（比亚迪汽车新技术研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对自动驾驶中视觉-语言-动作模型的不足，提出HyWorldVLA框架，统一像素级监督与潜在表征学习。预训练阶段预测视频潜在并重建帧，微调阶段预测潜在特征生成轨迹，实验表明其性能优于基线，还建立了世界模型噪声鲁棒性评估新基准。

Comments 20 pages with 13 figures

GeoWorldAD: Geometry World Action Model for Autonomous Driving

GeoWorldAD：用于自动驾驶的几何世界行动模型

Songyan Zhang, Jinyuan Tian, Hanbing Li, Daqi Liu, Hao Chen, Wenhui Huang, Fang Li, Guang Chen, Hangjun Ye, Long Chen, Kuiyuan Yang, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶中安全高效规划决策问题，提出GeoWorldAD模型，通过在自我对齐3D空间中规划轨迹、用潜在未来几何标记预测场景演变，并逐步聚合多尺度几何线索，实验证明该模型在自动驾驶方面性能先进。

Multi-Task Learning for Heterogeneous Prediction from Video Game State with Transfer Learning

基于迁移学习的视频游戏状态异构预测多任务学习

Jonas Peché, Aliaksei Tsishurou, Alexander Zap, Günter Wallner

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

AI总结 研究视频游戏状态异构预测，通过适配多模态架构，采用跨任务联合训练共享模型，结合多种信息，经实验比较单多任务训练、评估策略及测试预训练等，还研究游戏内迁移，以降低成本并提升泛化能力。

Dynamics modeling and analysis of batoid-type locomotion powered by tensegrity wing structure

基于张拉整体翼结构的鳐鱼类运动动力学建模与分析

Jun Chen, Tetsuya Iwasaki, Yuhong Liu

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 研究鳐鱼类运动动力学，开发体液相互作用模型，将身体躯干建模为刚体，胸鳍用张拉整体结构建模，通过改变电缆张力驱动，经模拟示例研究多种因素对游泳性能及鳍运动学的影响。

Comments 22 pages, 6 figures

VPWEM: Non-Markovian Visuomotor Policy with Working and Episodic Memory

VPWEM：非马尔可夫视觉-运动策略与工作记忆与事件记忆

Yuheng Lei, Zhixuan Liang, Hongyuan Zhang, Ping Luo

机构 * School of Computing and Data Science, University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 VPWEM通过引入工作记忆和事件记忆，提升机器人在非马尔可夫任务中的动作生成性能。

Comments Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). \textcopyright 2026 IEEE

AXIS: A Growable Community-Driven Data Engine for Scalable Robot Manipulation

AXIS：用于可扩展机器人操作的可增长社区驱动数据引擎

Mengfei Zhao, Dihong Huang, Yikai Tang, Peihao Li, Mingxuan Yan, Ruiqi Zhuang, Yanjia Huang, Jie Wang, Hai Zhai, Tony Zhou, Rui Zhang, Zhexi Luo, Yuchen Huang, Jianfei Yang, Jiachen Li

机构 * Axis Robotics（轴机器人公司） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对机器人操作策略学习中数据管道难扩展的问题，提出AXIS这一可增长社区驱动数据引擎，它能收集、处理数据并组织成任务快照，通过实验表明其能提升模型性能且随数据量增加有一致扩展性。

Comments Project Website: https://axisaiorg.github.io/AXIS-V1/

TOPReward: Token Probabilities as Hidden Zero-Shot Rewards for Robotics

TOPReward: 令牌概率作为机器人学中的隐式零样本奖励

Shirui Chen, Cole Harrison, Ying-Chun Lee, Angela Jin Yang, Zhongzheng Ren, Lillian J. Ratliff, Jiafei Duan, Dieter Fox, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） ； Amazon（亚马逊） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：VLA(abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 TOPReward通过利用预训练视频视觉-语言模型的令牌概率，提供高效的零样本奖励估计，显著提升机器人任务进度评估的性能和泛化能力。