VLA / 视觉-语言-动作模型

A Few Words Go a Long Way: Language Guided Robot Policy Synthesis

寥寥数语，成效显著：语言引导的机器人策略合成

Daphne Chen, Archit Ritesh Jain, Eric Goossen, Emma Romig, Michael Murray, Nick Walker, Maya Cakmak

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉-语言-动作模型难以解释等问题，提出ARCHITECT框架，利用大语言模型编码代理合成模块化机器人程序，通过人类自然语言修正引导策略并积累技能库，在机器人基准评估中表现出色，提供了新的机器人学习方案。

$N_0$-VTLA: Scaling Vision-Tactile-Language-Action Model with Latent Tactile Tokens

$N_0$-VTLA：使用潜在触觉令牌扩展视觉-触觉-语言-动作模型

NeoteAI Team, Fudan TEAI Team

机构 * NeoteAI Team（NeoteAI团队） ； Fudan TEAI Team（复旦大学TEAI团队） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(title)；分类 cs.RO

AI总结 研究提出$N_0$-VTLA模型，基于视觉主干，通过视觉-触觉预训练、分阶段触觉路径集成和优势条件离线策略改进进行触觉集成训练。该模型在丰富接触基准测试中表现出色，为通用触觉驱动操作策略奠定基础。