VLA / 视觉-语言-动作模型

EXPO-FT: Sample-Efficient Reinforcement Learning Finetuning for Vision-Language-Action Models

EXPO-FT：面向视觉-语言-动作模型的样本高效强化学习微调

Perry Dong, Kuo-Han Hung, Tian Gao, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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 提出EXPO-FT系统，通过样本高效的强化学习微调预训练的VLA策略，在多种高精度操作任务中实现完美性能（30/30成功率），平均仅需19.1分钟在线机器人数据。

WAM-Diff2: Hierarchical AR-to-Diffusion Distillation for Highly Efficient Autonomous Driving VLA

WAM-Diff2：面向高效自动驾驶视觉-语言-动作（VLA）的分层自回归到扩散蒸馏

Zhihao Zhu, Hanlin Shang, Mingwang Xu, Feipeng Cai, Zhuolin He, Yaoyi Li, Jianhua Han, Hang Xu, Siyu Zhu

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

AI总结 WAM-Diff2通过三阶段分层蒸馏策略，将预训练自回归VLA模型转化为高效扩散模型，缓解暴露偏差、实现与基线相当性能，解码速度提升2.8倍，结合系统级优化后达15.1倍加速。

LoopVLA: Learning Sufficiency in Recurrent Refinement for Vision-Language-Action Models

LoopVLA: 在视觉-语言-动作模型中学习充分性

Boyang Shen, Kaixiang Yang, Hao Wang, Qiuyu Yu, Qiang Xie, Qiang Li, Zhiwei Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan United Imaging Surgical Co.,Ltd. (UIS)（武汉联影 surgical 公司） 纠错

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

AI总结 LoopVLA通过递归学习实现表示细化、动作预测和充分性估计，减少计算并提升效率，实验表明其在精度和性能上优于现有方法。

SAFE-Pruner: Semantic Attention-Guided Future-Aware Token Pruning for Efficient Vision-Language-Action Manipulation

SAFE-Pruner: 语义注意力引导的未来感知令牌剪枝用于高效视觉-语言-动作操控

Shilin Ma, Chubin Zhang, Changyuan Wang, Yuji Wang, Yue Wu, Zixuan Wang, Jingqi Tian, Zheng Zhu, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型推理加速中现有剪枝方法忽略深层视觉信息的问题，提出SAFE-Pruner框架，通过引入未来层注意力线索和语义注意力一致性实现前瞻性令牌剪枝，在仿真和真实实验中取得最高1.89倍加速且成功率下降小于1.7%。

Comments Accepted to ECCV 2026

ReTouch: Empowering Contact-Rich Dexterous Manipulation with Online-Refined Tactile Prediction

ReTouch：利用在线优化的触觉预测实现接触丰富的灵巧操作

Shiqi Zhang, Xin Zhang, Yedong Shen, Yao Li, Yuxuan Gao, Sha Zhang, Yuan Zhang, Kaixue Long, Jiajia Wu, Jia Pan, Jiajun Deng, Yanyong Zhang

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

AI总结 本研究提出视觉-语言-动作模型ReTouch，通过在线优化触觉预测实现接触丰富的灵巧操作，在真实机器人实验中，其平均成功率较最强基线提升18.4至23.8个百分点。

The Steep-spectrum Radio-loud AGN Luminosity Function and Its Implications for Black Hole Growth and Star Formation

阶梯谱射电明亮活动星系核的发光函数及其对黑洞生长和恒星形成的启示

Wenjie Wang, Zunli Yuan, B. Šlaus, Hongwei Yu, Yu Luo

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究利用4555个阶梯谱射电明亮AGN样本，探讨其宇宙演化，提出LADE框架模型，揭示低功率和高功率源的统一演化模式，并显示AGN发光函数与恒星形成率的关联。

Comments 27 pages, 14 figures, Comments welcome!

Planning-aligned Token Compression for Long-Context Autonomous Driving

面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩

Zhixuan Liang, Yuxiao Chen, Yurong You, Peter Karkus, Wenhao Ding, Boyi Li, Alexander Popov, Yan Wang, Maximilian Igl, Yiming Li, Danfei Xu, Nikolai Smolyanskiy, Boris Ivanovic, Ping Luo, Marco Pavone

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The 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 ：action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026. 8 pages

A Diffusion-Refined Planner with Reinforcement Learning Priors for Confined-Space Parking

用于狭窄空间泊车的带强化学习先验的扩散优化规划器

Mingyang Jiang, Yueyuan Li, Jiaru Zhang, Songan Zhang, Ming Yang

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

AI总结 本文提出带强化学习先验的扩散优化规划器DRIP，用于解决狭窄空间泊车规划精度不足的问题，在提升狭窄空间泊车规划性能的同时保持常规场景泛化能力。