VLA / 视觉-语言-动作模型

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。

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

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。