VLA / 视觉-语言-动作模型

InDex: Empowering VLA Models with Intent-Conditioned Arm-Hand Coordination for Dexterous Manipulation

弥合形态差距：通过意图条件微调使VLA模型适应灵巧操作

Chuanke Pang, Junyi Huang, Zhijun Zhao, Yaobing Wang, Kun Xu, Xilun Ding

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； China Academy of Space Technology（中国空间技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出InDex框架，通过将预训练的1-DoF平行抓取输出重用作宏观虚拟抓取意图代理，结合两阶段解耦学习架构，实现VLA模型从低自由度夹爪到高自由度灵巧手的适应，有效缓解灾难性遗忘和动作流形坍缩。

CycleVLA: Proactive Self-Correcting Vision-Language-Action Models via Subtask Backtracking and Minimum Bayes Risk Decoding

CycleVLA: 通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现的前瞻性自修正视觉-语言-动作模型

Chenyang Ma, Kai Lu, Guangyu Yang, Jiuming Liu, Shitong Xu, Bill Byrne, Ioannis Havoutis, Niki Trigoni, Andrew Markham

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 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

AI总结 CycleVLA通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现前瞻性自修正，提升视觉-语言-动作模型的故障预测与恢复能力

Comments Project Page: https://dannymcy.github.io/cyclevla/

RoboHarness: Memory-Driven Orchestration of Heterogeneous Robot Policies for Long-Horizon Planning

RoboHarness：用于长期规划的异构机器人策略的内存驱动编排

Jinbang Huang, Yuanzhao Hu, Zhiyuan Li, Ran Qi, Yixin Xiao, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Tongtong Cao, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Labs（2012实验室） 纠错

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

AI总结 针对长期机器人任务需多种能力、异构策略编排难的问题，提出RoboHarness框架，通过多模态执行内存等表征策略能力边界，经内存桥接稳定策略交接，实验验证其在长期规划和分布外鲁棒性上有显著提升。

Comments 21 pages, 8 figures

RoboMME-Interference: Benchmarking Robot Memory Under Interference

干扰下的机器人记忆基准测试

Soumil Rathi

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出RoboMME-Interference基准，通过跨会话干扰评估机器人长期记忆能力，发现现有系统在干扰下性能显著下降。

Comments 9 pages, 5 figures. v2: adds a retrieval section showing the interference decay is recoverable