VLA / 视觉-语言-动作模型

US-VLA: An Ultrasound Vision-Language-Action Model for Embodied Abdomina

US-VLA：用于腹部超声的超声-视觉-动作模型

Cheng Zhang, Xingzheng Wu, Guihao Yan, Xifeng Hu, Zhi Liu, Mei Wu, Qing Cai

机构 * Faculty of Computer Science and Technology, Ocean University of China（中国海洋大学计算机科学与技术学院） ； School of Information Science and Engineering, Shandong University（山东大学信息科学与工程学院） ； the Qilu Second Hospital of Shandong University（山东大学第二齐鲁医院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） 纠错

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

AI总结 针对现有超声扫描方法泛化性与稳定性不足的问题，提出US-VLA模型，设计超声感知专家融合模块并构建US-VLA-Data数据集，在腹部超声探头操作任务中取得竞争力性能。

ForceU-VLA: A Force-Aware Vision-Language-Action Model for Embodied Ultrasound Scanning

ForceU-VLA：用于实体超声扫描的力感知视觉-语言-动作模型

Xingzheng Wu, Cheng Zhang, Guihao Yan, Xifeng Hu, Zhi Liu, Qing Cai

机构 * Faculty of Computer Science and Technology, Ocean University of China（中国海洋大学计算机科学与技术学院） ； School of Information Science and Engineering, Shandong University（山东大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） 纠错

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

AI总结 本文针对现有实体超声扫描方法的不足，提出力感知视觉-语言-动作模型ForceU-VLA，设计FUSFM与SAMM模块，构建ForceU-VLA-Data数据集，实验证实其可提升超声扫描的接触稳定性与压力调节能力。

$τ_0$-VLA: a Hierarchical Robot Foundation Model with World-Model-Guided Test-Time Computation

$τ_0$-VLA：一种具有世界模型引导测试时计算能力的分层机器人基础模型

Xiaowei Cai, Yunuo Cai, Bingao Chen, Jingxiao Chen, Zhi Chen, Siyuan Feng, Tengyu Hou, Jingshun Huang, Han Jiang, Runkun Ju, Dong Li, Mingxiang Li, Shaowei Li, Xinchen Li, Yifan Li, Yi Liu, Zhongyuan Liu, Jianlan Luo, Junwen Miao, Ruiqi Ni, Buqing Nie, Mingjie Pan, Xinlin Ren, Jianheng Song, Jiaxu Wang, Peiqi Wang, Sen Wang, Xiaoyan Wang, Dafeng Wei, Dongming Wu, Pengwei Xie, Pu Yang, Hangjian Ye, Xiangyu Yue, Jinyu Zhang, Qinglin Zhang, Xueyong Zhao, Pengfei Zhou, Yue Zhou

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Agibot Finch（智元 Finch（智元鹦鹉）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 $τ_0$-VLA是一种分层机器人基础模型，通过世界模型引导的测试时计算分配额外资源优化子任务生成，经40115小时异构真实数据训练后，可提升长时程机器人操作的闭环成功率。

Comments 18 pages, 5 figures. Project page: https://tau0-vla.github.io/

EcoVLA: Energy-Efficient Device-Edge Co-Inference for Vision-Language-Action Models under Real-Time Constraints

EcoVLA：面向实时约束的视觉-语言-动作模型的节能设备-边缘协同推理

Ao Zhou, Bo Dai, Le Yu, Xingyu Liu, Zeyu Hao, Lingkun Long, Chunming Hu, Jianlei Yang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） 纠错

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

AI总结 EcoVLA是面向VLA模型的自适应设备-边缘协同推理框架，可在实时约束下最大化能效，提升能效达236%，同时保持服务水平目标满足。

Comments Accepted by APPT 2026

Algorithm-Architecture Co-Design for Efficient VLA Inference via Speculative Inference and Verification

结合推测推理与验证的高效VLA推理的算法-架构协同设计

Chunyu Qi, Zhuoran Song, Jian Weng, Haozhe Jiang, Xueyuan Liu, Naifeng Jing, Guanghui He, Xiaoyao Liang, Haibing Guan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Computer Science, King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型推理延迟高、动作长度有限的问题，提出SpecVLA算法-架构协同框架，通过状态感知推理、sVLA验证模型与异构架构，在保持任务成功率的同时降低延迟，实现高效可靠的实时机器人操控。

EvoScene-VLA: Evolving Scene Beliefs Inside the Action Decoder for Chunked Robot Control

EvoScene-VLA: 在动作解码器中进化场景信念用于分块机器人控制

Chushan Zhang, Ruihan Lu, Jinguang Tong, Xuesong Li, Yikai Wang, Hongdong Li

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EvoScene-VLA，通过在动作解码器中维护更新的场景状态，改进分块机器人控制中的多步控制预测，提升了场景信念的持续性和准确性。

NebulaVLA: A Dual-Frequency Vision-Language-Action Model With Guide Action for Robotic Manipulation

NebulaVLA：用于机器人操纵的带引导动作的双频视觉-语言-动作模型

Cong Zhao, Shuai Tian, Xu Zhang, Baocheng Ni, Xinguo Song, Xueying Sun, Shu Jiang, Shouchang Yang, Bo Tang, Jin Deng, Ge Zhu, YongCheng Wang, Jin Xu, Ri Yang

机构 * ZTE Corporation（中兴通讯股份有限公司） 纠错

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

AI总结 NebulaVLA是一种异步双频VLA模型，通过解耦语义推理与动作控制、引入GESTURE-7表示及引导动作算法，在LIBERO-Plus上以85.5%成功率、约2.7倍速度优于同步基线，实现高效机器人操纵控制。

Comments 14 pages, 5 figures

Imagining Recovery: Inference-Time Counterfactual Realignment for Vision-Language-Action Models

想象恢复：视觉-语言-动作模型的推理时反事实重对齐

Yanyan Zhang, Disheng Liu, Kai Ye, Chaoda Song, Xinpeng Li, Mohsen Hariri, Vikash Singh, Yu Yin, Vipin Chaudhary

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

AI总结 针对VLA模型易受在线干扰的问题，提出无需训练的CoRe框架，通过反事实想象与最小重对齐实现无试错恢复，大幅提升任务成功率并减少物理恢复操作。

TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM

TurboVLA：在RTX 4090上以32 Hz运行、显存占用<1 GB的实时视觉-语言-动作模型

Hengyi Xie, Chenfei Yao, Xianjin Wu, Yingying Zhu, Dingkang Liang, Xiang Bai, Han Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出TurboVLA，将传统VLA模型的LLM中心路径重构为视觉语言直接映射，仅0.2B参数即可在RTX 4090上实现97.7%LIBERO任务成功率，性能优于更大模型且显存占用极低。

Comments Code is available at https://github.com/H-EmbodVis/TurboVLA

VLAConf: Calibrated Task-Success Confidence for Vision-Language-Action Models

VLAConf: 视觉-语言-动作模型的校准任务成功置信度

Dehao Huang, Aoxiang Gu, Chengjie Zhang, Bolin Zou, Wenlong Dong, Zilang Cen, Yue Wang, Hong Zhang

机构 * Department of Electronic and Electrical Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学电子与电气工程系，深圳，中国） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； National Cybersecurity Academy, Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学国家网络安全学院，武汉，中国） 纠错

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

AI总结 提出VLAConf，一种基于单类判别性置信度框架的方法，通过冻结预训练VLA内部表示和轻量级置信度头，在单次前向传播中直接估计逐步异常分数，实现高效且跨架构通用的任务成功置信度估计。

Comments 10 pages, 6 figures

SparkVLA: Stop-Aware Hierarchical VLA with Adaptive Action Chunking for Long-Horizon Manipulation

SparkVLA：用于长程操作的停止感知分层视觉-语言-动作（VLA）模型，结合自适应动作分块

Xunyao Lei, Renjun Wu, Tianlin Huo, Xuesong Li

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

AI总结 针对分层VLA系统中停止与动作分块决策孤立评估的问题，提出SparkVLA，通过统一排序解决依赖，在RoboCerebra上取得显著性能提升，真实机器人实验验证了其有效性。

ViTaR: Visuo-Tactile Residual Adaptation for Foundation VLA Manipulation

ViTaR：面向基础VLA操作的视觉-触觉残差自适应方法

Yi Wang, Renjun Wu, Jinyan Liu, Xuesong Li

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

AI总结 ViTaR将触觉反馈转为有界残差修正的执行调制器，在冻结VLA上实现自适应，在UniVTAC基准上成功率提升30.6个百分点，适配真实机器人场景。

Efficient Block-Layer Parallel Inference for Vision-Language-Action on Hybrid Architectures

面向混合架构的视觉-语言-动作（VLA）高效块级并行推理

Haibo HU, Lianming Huang, Qiao Li, Nan Guan, Chun Jason Xue

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

AI总结 该研究针对VLA模型部署于车载平台的延迟与内存压力问题，提出混合CPU-GPU推理框架，通过块级划分实现资源调度，在Bench2Drive数据集及实车部署中均取得性能提升。

Bit-Flip Attacks on Vision-Language-Action Models: Action-Decoding Architecture Shapes the Vulnerability

针对视觉-语言-动作模型的位翻转攻击：动作解码架构决定漏洞

Yudong Gao, Linghan Chen, Wenhan Wu, Mia Zhou, Jiyao Wang, Kaiyan Ji, Mingyu Guo, Honglong Chen

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；VLA(abstract,abstract_cn)；embodied foundation model(abstract)

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型提出位翻转攻击，发现动作解码架构决定漏洞，少量梯度选择的位翻转可大幅降低闭环成功率，权重完整性是具身基础模型的安全边界。

GigaBrain-0.7: Scaling Embodied Foundation Models to Emergent Capabilities with a Three-System Architecture

GigaBrain-0.7：采用三系统架构扩展具身基础模型以获得涌现能力

GigaBrain Team, Angen Ye, Axiang Sun, Can Jin, Chenxi Cheng, Chong Shi, Dengke Shang, Dingqian Zhang, Guan Huang, Guangqiang Wang, Guangqing Ding, Guo Li, Hangcong Li, Hengyu Zhong, Hongtao Lu, Jianbo Qin, Jiming Mao, Jing Zhu, Jindi Lv, Jingzhi Cui, Junjie Xie, Junyi Bao, Kai Liu, Lei Yuan, Limin Long, Lv Feng, Mingming Yu, Peng Li, Pengfei Yi, Qi Li, Qianli Zhang, Qingfang Li, Qitang Hu, Rui Zhang, Shaoyan Sun, Shibo Sun, Shiying Duan, Tenghui Chen, Tianze Liu, Weijie Ke, Wenyao Xue, Xiaofeng Wang, Xiaoyu Tian, Xinyu Liu, Xinze Chen, Yang Wang, Yankai Wang, Yejun Zeng, Yifan Li, Yifei Nie, Yilong Li, Yilong Liu, Yongchao Feng, Yumeng Wang, Yun Ye, Zhichao Liu, Ziheng He, Zonghai Yang, Zheng Zhu

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；embodied foundation model(title,abstract)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究针对VLA模型泛化不足问题，提出三系统架构的GigaBrain-0.7具身基础模型，扩展至37000小时异质具身数据，实现零样本等能力显著提升，将开源代码与权重。

Comments https://gigaai.cc/blog/gigabrain07

PhaseLoRA: Control-Regime-Conditioned Low-Rank Adaptation for Continuous-Action Vision-Language-Action Policies

PhaseLoRA：面向连续动作视觉-语言-动作策略的控制条件式低秩适配

Yufei Guo, Yinan Wu, Haoran Duan, Guiguang Ding, Jungong Han

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 PhaseLoRA是面向连续动作VLA策略的轻量级PEFT方法，通过控制条件式LoRA实现阶段依赖适配，在LIBERO数据集上较匹配参数的高秩LoRA基线提升平均成功率12.2个百分点，性能优于其他LoRA变体。

FabriMAE I Trust Myself? Self-Evaluating VLA Action Generation with Markov Attention Entropy

FabriMAE：我相信自己吗？基于马尔可夫注意力熵的视觉-语言-动作模型动作自评估

Aniri, Chen Yilin, Jinhe Bi, Junfei Guo, Donglai Ran, Xu Bian, Zengjie Jin, Yujun Wang, Yijun Tian, Volker Tresp, Fei Shen, Tat-Seng Chua, Yunpu Ma

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Amazon（亚马逊） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Mese Technology Limited Co., Ltd.（迈泽科技有限公司） ； FabriX team at Youibot Robotics Co., Ltd.（优必科技有限公司FabriX团队） 纠错

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

AI总结 本研究针对视觉-语言-动作模型的动作自评估难题，提出基于马尔可夫注意力熵（MAE）的自评估框架，构建LIBERO-Reflect基准，实验显示MAE性能优于现有方法，还提升了PI系列动作选择的鲁棒性。

StructRL: Structured Action-Space Exploration for Flow-Based VLAs

StructRL：面向基于流的视觉-语言-动作模型的结构化动作空间探索

Jiarui Yang, Bin Zhu, Jingjing Chen, Na Zou, Yanwei Fu, Jianggang Zhu, Yu-Gang Jiang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 StructRL通过将策略随机性重定位至动作空间的三个耦合设计，解决基于流的VLA模型的结构化噪声稀释问题，在模拟与真实任务上提升了探索效率及OOD性能。

HAF: Adapting Generalist VLAs to Humanoid Whole-Body Loco-manipulation via Hierarchical Action Flow and Spectral Latent RL

HAF：通过分层动作流与谱潜在线性RL将通用VLAs适配至人形机器人全身运动操作

Langzhe Gu, Chengkai Hou, Meng Li, Xinhua Wang, Jiaming Liu, Xinyuan Lv, Bowei Zhang, Shuanghao Bai, Guangrun Li, Jingyang He, Gaole Dai, Ziluo Ding, Zhiyuan Xu, Kuan Cheng, Jian Tang, Zhengping Che, Shanghang Zhang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 研究针对通用VLAs难以适配人形机器人全身运动操作的问题，提出HAF框架，通过分层动作流生成器与潜空间RL流水线实现高效迁移优化，在7项任务上性能优于单阶段VLA基线。

Comments Project page: https://grange007.github.io/HAF

Don't Drop the BATON: Long-Horizon Robot Manipulation via Agentic Subtask Exploration and Transition-aware Memory

不要放弃BATON：通过智能体子任务探索和感知转换的记忆实现长程机器人操作

Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对长程机器人操作的误差累积与子任务转换问题，提出BATON方法，通过子任务探索与感知转换记忆，在RoboMemArena基准上提升任务成功率11.6%、累计成功率14.9%。

Unified Condition-Action Modeling for Accurate One-Step Action Generation

用于精准单步动作生成的统一条件-动作建模

Xinyu Zhou, Zikun Cai, Kuangji Zuo, Gen Li, Boyu Ma, Yanshuo Lu, Yutong Song, Mingqi Yuan, Jiayu Chen, Jianfei Yang

机构 * NTU（南洋理工大学） ； HKU（香港大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出UCA-Flow统一条件-动作建模框架，通过共享令牌空间与改进双路监督方案，提升机器人单步动作生成的成功率与推理速度。

SimWAM: A Simple World Action Model for End-to-End Autonomous Driving

SimWAM：一种用于端到端自动驾驶的简单世界动作模型

Zongchuang Zhao, Xin Zhou, Tianyang Xu, Zhengyang Sun, Kaixuan Zhou, Honglin Li, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science & Technology（华中科技大学） ； Dongfeng Research & Development Institute（东风研发院） 纠错

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

AI总结 SimWAM是一种仅将视频生成用作训练信号的简单WAM，通过联合流匹配协同训练视频与动作专家，在NAVSIM上达91.5 PDMS且延迟更低，可零样本迁移至nuScenes，为高效自动驾驶提供可靠基线。

Comments The code and model weights are available at https://github.com/H-EmbodVis/SimWAM/

Robo-Dopamine 2.0: History-Conditioned and OOD-Aware Process Reward Modeling for Robotic Manipulation

Robo-Dopamine 2.0：面向机器人操纵的历史条件感知与分布外感知过程奖励建模

Yijie Xu, Haopeng Jin, Run Zhou, Shengbang Liu, Sixiang Chen, Hongyang Cheng, Sicheng Hu, Peterson Co, Jinwen Luo, Huajie Tan, Shanghang Zhang

机构 * Peterson Co（彼得森公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Robo-Dopamine 2.0，一种历史条件与分布外感知的过程奖励模型，结合带符号跳课程训练，提升了机器人操纵的视觉顺序一致性与分布外鲁棒性，在下游强化学习中取得优异的真实世界任务表现。

Remember Smarter: Visual History Compressor and Hyperbolic Experience Space for Robotic Memory

更智能地记忆：用于机器人记忆的视觉历史压缩器与双曲经验空间

Dai Zhou, Jiexi Yan, Tong Li, Yuxuan Wang, Cheng Deng

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 该研究提出即插即用模块 RS，通过双分支结构压缩视觉历史并组织经验，适配 pi0 后显著提升机器人任务成功率，在真实机器人实验中表现优异。

Comments 19 pages, 7 pages

PACE: Phase-Progress-Aware Credit for Long-Horizon Embodied Manipulation

PACE：面向长周期具身操纵的阶段进度感知信用分配框架

Chengye Song, Jiawei Zhang, Rui Song, Shengqi Wang, Xiangrong Zhang, Ziyi Wang, Huanbin Zhou, Hongzhou Wang

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 PACE是面向长周期具身操纵的信用分配框架，通过GLC-Critic实现步骤级信用分配，结合PPD训练策略，在仿真与真实机械臂实验中较基线取得显著性能提升。

Comments 9 pages, 6 figures

When State Becomes an Attack Surface: State-Semantic Injection in LLM-Driven Embodied Agents

当状态成为攻击面：大语言模型驱动的具身智能体中的状态语义注入

Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang, Yiwei Xu, Juan Wang, Jinlin Fan, Bowen Xiao, Chi Guo, Keyan Guo, Hongxin Hu

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

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

AI总结 该文聚焦LLM驱动的具身智能体，梳理其技术演进与现有模型，指出其需结合多类信息完成任务落地后执行，为后续状态语义注入攻击研究奠定基础。

Comments submitted to USENIX Security 2027

A Radio-Bright Local Little Red Dot Analog

一个射电明亮的局域小红点类比天体

Luis F. Rodriguez, I. FElix Mirabel, Rosa A. Gonzalez-Lopezlira, Laurent Loinard

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究发现了一个射电明亮的局域小红点类比天体J2048，其射电光度远高于此前探测的同类天体，为研究早期宇宙小红点的射电特性提供了新的观测参考。

Comments 11 pages, 2 figures. To appear in The Astrophysical Journal

Diagnosing and Mitigating Perception-Decision Misalignment in Omni-LLMs via Modality Subspace Activation

通过模态子空间激活诊断并缓解全模态大语言模型（Omni-LLMs）中的感知-决策失配问题

Hongbo Jiang, Jie Li, Yunhang Shen, Tianyu Xie, Pingyang Dai

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

AI总结 针对Omni-LLMs存在的感知-决策失配问题，本文提出因果模态敏感性及对应诊断方法，构建CausalMSBench数据集，提出无需训练的MSA框架以恢复模型的因果模态敏感性。

Reprojection-Guided 3D Gaussian Splatting Diffusion for Weakly Supervised Single-Image Normal Estimation

CLONE: 基于3DGS的闭环可微优化框架用于单图像法线估计

Yanxing Liang, Yinghui Wang, Wei Li, Tao Yan, Jiaxing Shen

机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China（江南大学人工智能与计算机科学学院，中国无锡） ； School of Data Science, Lingnan University, Hong Kong, China（岭南大学数据科学学院，中国香港） 纠错

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

AI总结 提出CLONE框架，通过3D高斯泼溅参数化场景并利用协方差特征分解得到连续可微法线，结合可微光照模型和一步确定性扩散精化网络，在统一重投影目标下联合优化，实现无需真值法线监督的几何一致性单图像法线估计。

UniDot: A Unified Network for Sequence Modeling and Feature Interaction in Large-scale Recommendation

UniDot：用于大规模推荐中序列建模与特征交互的统一网络

Rongcheng Lin, Yan Sun, Jamey Zhang, Guanglei Xiong, Ivan Ji, Xianjie Chen, Shujian Bu

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

AI总结 UniDot是统一推荐系统中特征交互与序列建模的架构，经特定优化方法训练后，在TAAC KDD Cup 2026工业赛道获亚军。

Journal ref KDD 2026 UniRec Workshop