VLA / 视觉-语言-动作模型

BioProVLA-Agent: An Affordable, Protocol-Driven, Vision-Enhanced VLA-Enabled Embodied Multi-Agent System with Closed-Loop-Capable Reasoning for Biological Laboratory Manipulation

BioProVLA-Agent：一种经济实惠、基于协议、视觉增强的VLA启用的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，用于生物实验室操作

Zhaohui Du, Zhe Wang, Dongzhan Zhou, Minting Pan, Hongmei Fei, Xiwen Cao, Ting Xiao, Qi Wang, Huanbo Jin, Jiaming Gu, Quan Lu, Zhe Liu

机构 * Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（能源化工过程智能制造教育部重点实验室，东华大学，上海，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, CN（东华大学计算机科学与工程系，上海，中国） ； Department of Laboratory Medicine, Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, CN（复旦大学附属瑞金医院检验医学科，上海，中国） ； School of Information Science and Technology, Shihezi University, Shihezi, CN（石河子大学信息科学与技术学院，石河子，中国） 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 本文提出BioProVLA-Agent，通过协议驱动和视觉增强，实现生物实验室操作中的具身多智能体系统，具备闭环推理能力，提升在湿实验室环境中的执行稳定性。

Comments 17 pages, 10 figures

Motion-Focused Latent Action Enables Cross-Embodiment VLA Training from Human EgoVideos

运动聚焦的潜在动作使跨实体VLA训练能从人类自我中心视频中学习

Runze Xu, Yiluo Zhang, Jian Wang, Yu Wang, Jincheng Yu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Tianfu Jiangxi Laboratory（天府江西实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于潜在动作的框架，利用混合解耦VQ-VAE从无标签人类视频中提取通用动作先验，通过意图-感知解耦策略减少动作幻觉，仅需50条轨迹即可适配下游任务。

Comments Accepted by IROS 2026

LaMP: Learning Vision-Language-Action Policy with 3D Scene Flow as Latent Motion Prior

LaMP: 以3D场景流作为潜在运动先验的视觉-语言-动作策略学习

Xinkai Wang, Chenyi Wang, Yifu Xu, Mingzhe Ye, Fucheng Zhang, Jialin Tian, Xinyu Zhan, Lifeng Zhu, Cewu Lu, Lixin Yang

机构 * Southeast University（东南大学） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出LaMP框架，通过门控融合将3D场景流作为潜在运动先验，对齐运动专家与动作专家，提升VLA策略在复杂空间交互中的鲁棒性，在LIBERO等基准上取得最高平均成功率。

Comments Accepted to ECCV2026

TIDAL: Temporally Interleaved Diffusion and Action Loop for High-Frequency VLA Control

TIDAL: 时间交错扩散与动作循环用于高频VLA控制

Yuteng Sun, Haoran Wang, Ruofei Bai, Zhengguo Li, Jun Li, Meng Yee Michael Chuah, Wei Yun Yau

机构 * Institute for Infocomm Research (I$^2$R), A*STAR, Singapore（信息通信研究所（I²R），A*STAR，新加坡） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学，北京，中国） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 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TIDAL分层框架，通过双频架构解耦语义推理与高频执行，实现边缘硬件上约9Hz控制更新，在动态拦截任务中性能提升2倍。

FOCA: Future-Oriented Conditioning for Data-Efficient Vision-Language-Action Adaptation

FOCA: 面向未来的条件化用于数据高效的视觉-语言-动作适应

Duc Minh Nguyen, Nghiem Tuong Diep, Binh Gia Nguyen, Trong-Bao Ho, Doanh Le, Tan Q. Nguyen, Thien-Loc Ha, Nhiem Tran, Bao Thach, Nhat X. Tran, Tuan A. Tran, Artur Habuda, Philip Lund Møller, Tran Nguyen Le, Daniel Sonntag, Matthias Niepert, Khoa D. Doan, Vu Duong, Hung Ngo, Minh N. Vu, Duy M. H. Nguyen, An Thai Le, Ngo Anh Vien

机构 * Center for AI Research, VinUniversity, Vietnam ； University of Utah, USA ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) ； Technical University of Denmark, Denmark ； University of Oldenburg, Germany ； University of Stuttgart, Germany ； Max Planck Research School for Intelligent Systems (IMPRS-IS), Germany 纠错

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

AI总结 提出FOCA框架，结合未来交互嵌入预测与目标观测隐式对齐，实现数据高效的VLA少样本适应，在LIBERO、RoboCasa和真实机器人上取得新最优结果。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://focavla.github.io/

CHORUS: Decentralized Multi-Embodiment Collaboration with One VLA Policy

CHORUS: 基于单一VLA策略的去中心化多体协作

Ria Doshi, Tian Gao, Annie Chen, Chelsea Finn, Jeannette Bohg

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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CHORUS框架，利用预训练视觉-语言-动作模型的视觉运动先验，实现无需推理时通信的去中心化多机器人协作，在真实实验中显著优于基线。

Comments Project Website: https://chorus-model.github.io

MPCoT: Reward-Guided Multi-Path Latent Reasoning for Test-Time Scalable Vision-Language-Action

MPCoT: 奖励引导的多路径潜在推理用于测试时可扩展的视觉-语言-动作

Boyang Zhang, Lianlei Shan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（波士顿大学电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机系） 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 提出MPCoT框架，通过奖励引导的多路径潜在推理，在保持零推理令牌和原始动作接口的同时，提升长时域和高不确定性控制任务中的VLA策略性能。

Comments 14 pages, 5 figures, submitted to CoRL

World-Language-Action Model for Unified World Modeling, Language Reasoning, and Action Synthesis

世界-语言-动作模型：统一世界建模、语言推理与动作合成

Yi Yang, Zhihong Liu, Siqi Kou, Yiyang Chen, Yanzhe Hu, Jianbo Zhou, Boyuan Zhao, Zhijie Wei, Xiao Xia, Xueqi Li, Pengfei Liu, Zhijie Deng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海研究院） ； HUST（华中科技大学） ； SCUT（华南理工大学） ； ECUST（东华大学） ； SHU（上海大学） ； NJUPT（南京工业大学） 纠错

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

AI总结 提出世界-语言-动作（WLA）模型，通过自回归Transformer联合预测文本子任务、子目标图像和机器人动作，融合世界建模与语言推理能力，实现多任务和长时域任务的最优性能。

Comments 19 pages, 10 figures

TRAP: Hijacking VLA CoT-Reasoning via Adversarial Patches

TRAP: 通过对抗性补丁劫持VLA的CoT推理

Zhengxian Huang, Wenjun Zhu, Haoxuan Qiu, Xiaoyu Ji, Wenyuan Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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TRAP攻击，利用对抗性补丁劫持视觉-语言-动作模型的链式推理，实现目标行为操控。

Comments Accepted by ICML 2026

Event-Grounded Sparse Autoencoders for Vision-Language-Action Policies

基于事件的稀疏自编码器用于视觉-语言-动作策略

Xinchen Jin, Aditya Chatterjee, Pranav Kumar, Rohan Paleja

机构 * Department of Computer Science, Purdue University West Lafayette, IN 47907（计算机科学系，普渡大学西拉法叶分校，印第安纳州，47907） 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 本文提出了一种基于事件的稀疏自编码器（SAE）分析方法，用于视觉-语言-动作（VLA）策略的可解释性研究，通过行为事件锚定SAE特征分析，提升了对闭合回路行为的因果影响和可解释性。

Offline Semantic Guidance for Efficient Vision-Language-Action Policy Distillation

离线语义引导用于高效视觉-语言-动作策略蒸馏

Jin Shi, Brady Zhang, Yishun Lu

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； University College London（伦敦大学学院） ； Department of Engineering Science（工程科学系） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VLA-AD框架，利用视觉-语言模型作为离线语义监督者，将大规模VLA教师模型蒸馏为轻量学生策略，通过高阶语义指导提升效率与鲁棒性。

One Token Per Frame: Reconsidering Visual Bandwidth in World Models for VLA Policy

每帧一个令牌：重新考虑世界模型中的视觉带宽

Zuojin Tang, Shengchao Yuan, Xiaoxin Bai, Zhiyuan Jing, De Ma, Gang Pan, Bin Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Central South University（中南大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Embodied Intelligence General Platform Laboratory, Chery Auto（奇瑞汽车 embodied intelligence 通用平台实验室） ； E-surfing Digital Life Technology Co., Ltd., China Telecom（亿联数字生活技术有限公司，中国电信） 纠错

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

AI总结 本文提出OneWM-VLA，通过自适应注意力池化将每帧视图压缩为一个语义令牌，以单一流匹配目标生成潜在流和动作轨迹，从而减少每帧视觉带宽而不影响长视界性能。

World Action Models: The Next Frontier in Embodied AI

世界动作模型：具身AI的下一个前沿

Siyin Wang, Junhao Shi, Zhaoyang Fu, Xinzhe He, Feihong Liu, Chenchen Yang, Yikang Zhou, Zhaoye Fei, Jingjing Gong, Jinlan Fu, Mike Zheng Shou, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了具身AI中的世界动作模型（WAMs），通过整合环境动态预测模型，统一预测状态建模与动作生成，提出结构化分类体系并分析数据生态，为该领域提供系统性综述。

ForgeVLA: Federated Vision-Language-Action Learning without Language Annotations

ForgeVLA：无需语言标注的联邦视觉-语言-动作学习

Yuhao Zhou, Yunpeng Zhu, Yang Zhou, Jindi Lyu, Jian Lan, Zhangyuan Wang, Dan Si, Thomas Seidl, Qing Ye, Jiancheng Lyu

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Ludwig-Maximilians-Universität München（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Lenovo Group Limited（联想集团有限公司） ； Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Ministry of Education（教育部机器学习与工业智能工程研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出ForgeVLA框架，通过分布式视觉-动作对训练联邦VLA模型，无需集中数据或人工标注。通过客户端指令分类器构建完整三元组，并引入对比规划损失和自适应聚合策略以解决特征坍塌问题，实验表明性能优于基线模型。

Comments 26 pages

AsyncShield: A Plug-and-Play Edge Adapter for Asynchronous Cloud-based VLA Navigation

AsyncShield: 一种异步云边协同的边缘适配器用于异步云边VLA导航

Kai Yang, Zedong Chu, Yingnan Guo, Zhengbo Wang, Shichao Xie, Yanfen Shen, Xiaolong Wu, Xing Li, Mu Xu

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团地图部门） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 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 本文提出AsyncShield，通过确定性物理白盒空间映射替代传统黑盒时间序列预测，解决云边异步导航中时空对齐问题，提升导航鲁棒性和安全性。

Comments 9 pages, 2 figures, 4 tables

ST-$π$: Structured SpatioTemporal VLA for Robotic Manipulation

ST-$π$: 结构化时空VLA用于机器人操作

Chuanhao Ma, Hanyu Zhou, Shihan Peng, Yan Li, Tao Gu, Luxin Yan

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ST-$π$模型，通过结构化时空视觉语言模型和动作专家，解决机器人操作中精细时空推理问题，同时引入结构化时空标注数据集进行训练。

VQ-VLA: Improving Vision-Language-Action Models via Scaling Vector-Quantized Action Tokenizers

Yating Wang, Haoyi Zhu, Mingyu Liu, Jiange Yang, Hao-Shu Fang, Tong He

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Tongji（同济） ； USTC（中国科学技术大学） ； ZJU（浙江大学） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） 纠错

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

Comments Accepted by ICCV 2025

RobustVLA: On Robustness of Vision-Language-Action Model against Multi-Modal Perturbations

针对多模态扰动的视觉-语言-动作模型的鲁棒性

Jianing Guo, Zhenhong Wu, Chang Tu, Yiyao Ma, Xiangqi Kong, Zhiqian Liu, Jiaming Ji, Shuning Zhang, Yuanpei Chen, Kai Chen, Qi Dou, Yaodong Yang, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Weifeng Lv, Simin Li

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

AI总结 本研究提出RobustVLA，通过多模态鲁棒优化提升视觉-语言-动作模型在多种扰动下的鲁棒性，实验表明其在性能和推理速度上均优于现有方法。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Test-Time Training for Visual Foresight Vision-Language-Action Models

测试时训练用于视觉前瞻视觉-语言-动作模型

Sangwu Park, Wonjoong Kim, Yeonjun In, Sein Kim, Hongseok Kang, Chanyoung Park

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种测试时训练方法，用于增强视觉前瞻视觉-语言-动作模型在面对分布外数据时的鲁棒性，通过引入适应性更新过滤机制来减少测试时更新带来的实际挑战。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Continual Adaptation at Scale (CATS)

FlowHijack: A Dynamics-Aware Backdoor Attack on Flow-Matching Vision-Language-Action Models

FlowHijack: 面向流匹配视觉-语言-动作模型的动态感知后门攻击

Xinyuan An, Tao Luo, Gengyun Peng, Yaobing Wang, Kui Ren, Dongxia Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Beijing Key Laboratory of Intelligent Space Robotic Systems Technology and Applications（北京市智能空间机器人系统技术与应用重点实验室） ； Huzhou Institute of Industrial Control Technology（湖州工业控制技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出FlowHijack，首个针对流匹配VLA模型向量场动态的后门攻击框架，通过τ条件注入策略与动态模仿正则化，实现隐蔽触发器的高成功率攻击，同时保持正常任务性能。

Comments Accepted at CVPR 2026

The Compression Gap: Why Discrete Tokenization Limits Vision-Language-Action Model Scaling

压缩间隙：为什么离散标记化限制了视觉-语言-动作模型的扩展

Takuya Shiba

机构 * Shibattic Inc. 纠错

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

AI总结 本文探讨了在视觉-语言-动作模型中，离散标记化导致的压缩间隙问题，指出信息瓶颈的位置决定了模型扩展效果，而非统一增加模型或数据规模。

Comments 11 pages, 1 figure

Pretrained Vision-Language-Action Models are Surprisingly Resistant to Forgetting in Continual Learning

预训练视觉-语言-动作模型在持续学习中出人意料地表现出遗忘抵抗性

Huihan Liu, Changyeon Kim, Bo Liu, Minghuan Liu, Yuke Zhu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Microsoft Superintelligence（微软超级智能） 纠错

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

AI总结 研究发现预训练的视觉-语言-动作模型在持续学习中表现出较强的遗忘抵抗性，简单经验回放在这些模型上效果显著，即使数据量小也能实现零遗忘。

Comments Project website: https://continual-vlas.github.io/forget-me-not/

Overcoming Visual Clutter in Vision Language Action Models via Concept-Gated Visual Distillation

通过概念门控视觉蒸馏克服视觉杂乱

Sangmim Song, Sarath Kodagoda, Marc Carmichael, Karthick Thiyagarajan

机构 * University of Technology Sydney（技术大学悉尼大学） ； Western Sydney University（西悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出概念门控视觉蒸馏方法，通过视觉蒸馏技术解决杂乱环境中视觉语言动作模型的精度-推理间隙问题，显著提升机器人操作的成功率。

Comments 7 pages, 4 figures, 3 tables

Pri4R: Learning World Dynamics for Vision-Language-Action Models with Privileged 4D Representation

Pri4R: 通过特权4D表示学习视觉-语言-动作模型的世界动态

Jisoo Kim, Jungbin Cho, Sanghyeok Chu, Ananya Bal, Jinhyung Kim, Gunhee Lee, Sihaeng Lee, Seung Hwan Kim, Bohyung Han, Hyunmin Lee, Laszlo A. Jeni, Seungryong Kim

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究中心） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 Pri4R通过特权4D表示学习视觉-语言-动作模型的世界动态，提升操控任务性能

LIBERO-X: Robustness Litmus for Vision-Language-Action Models

LIBERO-X：用于视觉-语言-动作模型的鲁棒性检测仪

Guodong Wang, Chenkai Zhang, Qingjie Liu, Jinjin Zhang, Jiancheng Cai, Junjie Liu, Xinmin Liu

机构 * Meituan（美团） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 LIBERO-X通过分层评估协议和多样化训练数据集，系统性地提升视觉-语言-动作模型的鲁棒性评估能力。

Comments 19 pages, 14 figures and 8 tables

CRL-VLA: Continual Vision-Language-Action Learning

CRL-VLA：持续视觉-语言-动作学习

Qixin Zeng, Shuo Zhang, Hongyin Zhang, Renjie Wang, Han Zhao, Libang Zhao, Runze Li, Donglin Wang, Chao Huang

机构 * University of Southampton, UK（英国南安普顿大学） ； Westlake University, China（西湖大学） 纠错

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

AI总结 CRL-VLA通过双批评者架构和目标条件价值公式，实现VLA模型在持续学习中的稳定与可塑性平衡，优于现有方法。

Do What You Say: Steering Vision-Language-Action Models via Runtime Reasoning-Action Alignment Verification

按言行事：通过运行时推理-动作对齐验证引导视觉-语言-动作模型

Yilin Wu, Anqi Li, Tucker Hermans, Fabio Ramos, Andrea Bajcsy, Claudia Pérez-D'Arpino

机构 * NVIDIA（NVIDIA公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Utah（犹他大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 通过运行时推理-动作对齐验证方法提升视觉-语言-动作模型的鲁棒性和行为组合能力

Explainable Adversarial-Robust Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation

可解释的对抗鲁棒视觉-语言-动作模型用于机器人操作

Ju-Young Kim, Ji-Hong Park, Myeongjun Kim, Gun-Woo Kim

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of AI Convergence Engineering（人工智能融合工程系） ； Gyeongsang National University（庆尚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可解释的对抗鲁棒视觉-语言-动作模型，用于提升机器人操作在对抗攻击下的动作预测精度和可解释性。

Comments Accepted to MobieSec 2025 (poster session)

UrbanVLA: A Vision-Language-Action Model for Urban Micromobility

Anqi Li, Zhiyong Wang, Jiazhao Zhang, Minghan Li, Yunpeng Qi, Zhibo Chen, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； USTC（中国科学技术大学） ； BAAI（阿里巴巴人工智能研究院） 纠错

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

VLA-Cache: Efficient Vision-Language-Action Manipulation via Adaptive Token Caching

Siyu Xu, Yunke Wang, Chenghao Xia, Dihao Zhu, Tao Huang, Chang Xu

机构 * School of Computer Science, University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； John Hopcropt Center for Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心） 纠错

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

Comments Accepted to NeurIPS 2025