VLA / 视觉-语言-动作模型

SQLConductor: Search-to-Policy Learning for Step-wise Text-to-SQL Orchestration

SQLConductor：面向逐步文本到SQL编排的搜索到策略学习

Yizhang Zhu, Zhangyang Peng, Boyan Li, Yuyu Luo

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出SQLConductor框架，通过搜索到策略学习将文本到SQL任务分解为动作序列，用蒙特卡洛树搜索探索工作流并训练策略模型逐步编排，在BIRD-Dev上达73.2%执行准确率。

Frequency-Aware Flow Matching for Continuous and Consistent Robotic Action Generation

频率感知流匹配用于连续且一致的机器人动作生成

Jianing Guo, Fangzheng Chen, Zihao Mao, Wong Lik Hang Kenny, Zhenhong Wu, Yu Li, Yishuai Cai, Yuanpei Chen, Yikun Ban, Kai Chen, Qi Dou, Yaodong Yang, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Simin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； PKU-Psibot Lab（北大-智源机器人实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） 纠错

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

AI总结 提出频率感知流匹配（FAFM），通过离散余弦变换将离散动作序列转换到频域进行流匹配，并正则化一阶时间导数以生成平滑连续的动作，提升成功率、多模态表达性和运动平滑性。

EgoPriMo: Egocentric Motion Generation for Interactive Humanoid Control

EgoPriMo：面向交互式人形控制的自我中心运动生成

Haoyang Ge, Peng Ren, Yukun Shi, Cong Huang, Kun Li, Kai Chen

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； DeepCybo 纠错

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

AI总结 提出EgoPriMo框架，通过自我中心人类演示学习全身运动先验，利用三流DiT联合建模身体动态、视觉上下文和文本，支持重建、生成和预测，并在Unitree人形机器人上执行。

Multi-AUV Ad-hoc network-based Target Tracking: A Value Gradient Guidance Multi-Agent Diffusion Reinforcement Learning Approach

基于多AUV自组织网络的目标跟踪：一种值梯度引导多智能体扩散强化学习方法

Jiaao Ma, Chuan Lin, Guangjie Han, Shengchao Zhu, Qian Zhu, Ying Liu, Zhenyu Wang

机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Hohai University（河海大学） 纠错

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

AI总结 针对多AUV自组织网络目标跟踪的训练不稳定、跟踪性能差问题，提出VGG-MADiffRL算法与MDCA架构，实现了更快收敛、更高跟踪精度与平稳训练动态，具有工程应用价值。

LAWM-3D: Learning 3D-Aware Latent Actions from Human Videos for Generalizable Robot World Models

LAWM-3D：从人类视频中学习具有3D感知能力的潜在动作以构建可泛化的机器人世界模型

Jiarui Yang, Jiale Zhange, Jiawei Li, Hang Guo, Wen Huang, Jinpeng Wang, Peidong Liu, Shu-Tao Xia

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

AI总结 本研究针对现有潜在动作模型缺乏3D感知能力的问题，提出LAWM-3D模型，通过多视图动作 token 化、几何对齐约束和RGB-D联合重建目标，实现了性能SOTA的机器人世界模型。

WALA Learning Executable Latent Actions from Action-Labeled Demonstrations and Action-Free Videos

WALA：从带动作标签的演示和无动作视频中学习可执行的潜在动作

Jiahao Liu, Zhongpu Xia, Shuai Tian, Huangrui Li, Yuhang Zheng, Ning Ma, Xin Fu, Xiaotian Liu, Jing Li, Yixian Li, ShangQing Zhou, Zebin Xing, Linbo Wang, Chaoyue Li, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * CASIA（中国科学院自动化所） ； Anyverse Dynamics（Anyverse动力学公司） ； UCAS（中国科学院大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； XJYLU（西安交通大学利物浦大学） 纠错

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

AI总结 研究从带动作标签演示和无动作视频学习可执行潜在动作的问题，提出WALA框架，先预训练语义几何潜在动作模型，策略训练时编码器和解码器协同，由多方面联合监督潜在动作，实验证明其提升了机器人策略性能和泛化能力。

Comments Project page: https://liujiahao2077.github.io/WALA.github.io

Not All Actions Are Equal: Rethinking Conditioning for Dexterous World Model

并非所有动作都同等重要：重新思考灵巧世界模型的条件化

Zizhao Yuan, Zhengtu Liang, Taowen Wang, Qiwei Liang, Yichi Wang, Yunheng Wang, Yuetong Fang, Lusong Li, Zecui Zeng, Renjing Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 针对高自由度灵巧动作中不同分量重要性不均导致优化失衡的问题，提出DexAC-WM，通过动作标记化保留维度级语义，结合局部细化与全局调制对齐动作与视觉动态，并引入语义分支提供物体场景先验，显著提升视频预测的真实感和动作一致性。

AdaMem: Learning What to Remember for Personalized Long-Horizon LLM Agents

AdaMem: 学习为个性化长时程LLM代理记住什么

Xingyu Chen, Rui Wang, Zhaopeng Tu, Liefeng Bo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 针对长时程LLM代理中记忆膨胀导致QA准确率下降的问题，提出AdaMem方法，通过角色特定的记忆策略和基于反馈的轻量级自反思步骤，学习为每个用户记住重要信息，在减少9%记忆量的同时提升QA准确率最高9%。