VLA / 视觉-语言-动作模型

DreamAvoid: Critical-Phase Test-Time Dreaming to Avoid Failures in VLA Policies

DreamAvoid：关键阶段测试时 dreaming 以避免 VLA 策略中的失败

Xianzhe Fan, Yuxiang Lu, Shenyuan Gao, Xiaoyang Wu, Ruihua Han, Manling Li, Hengshuang Zhao

机构 * HKU（香港大学） ； HKUST（香港理工大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 DreamAvoid 通过关键阶段测试时 dreaming 框架，使 VLA 模型能预测并避免失败，提升任务成功率。

Comments 19 pages, 7 figures

Let It Be Simple: One-Step Action Generation for Vision-Language-Action Models

让它简单：视觉-语言-动作模型的单步动作生成

Yitong Chen, Shiduo Zhang, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） 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.CV、cs.AI

AI总结 针对视觉-语言-动作（VLA）模型，提出通过偏置训练时间分布至高频噪声状态，实现无需教师模型、蒸馏或辅助目标的单步动作生成，性能可匹配十步解码。

Comments 13 pages, 10 figures

dVLA-RL: Reinforcement Learning over Denoising Trajectories for Discrete Diffusion Vision-Language-Action Models

dVLA-RL：基于去噪轨迹的强化学习用于离散扩散视觉-语言-动作模型

Yuhao Wu, Yitian Liu, Weijie Shen, Mishuo Han, Wenjie Xu, Haotian Liang, Zhongshan Liu, Yinan Mao, Lei Xu, Xinping Guan, Ru Ying, Ran Zheng, Wei Sui, Xiaokang Yang, Wenbo Ding, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Baidu AI Cloud D-Robotics Shanghai AI Laboratory（百度AI云D-机器人上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出dVLA-RL方法，将离散扩散VLA模型的强化学习目标从边缘动作概率转移到采样生成路径的联合概率，通过将去噪过程建模为马尔可夫决策过程，实现变步长调度，在LIBERO上达到99.7%成功率，在RoboTwin 2.0上相比SFT提升30.6%。

Decoupling the Declarative from the Procedural in Vision-Language-Action Models

在视觉-语言-动作模型中解耦声明性知识与程序性知识

Nikolaos Tsagkas, Andreas Sochopoulos, Chris Xiaoxuan Lu, Oisin Mac Aodha, Alexandros Kouris

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； UCL（伦敦大学学院） ； Samsung AI Center - Cambridge, UK（三星人工智能中心 - 英国剑桥） 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、cs.AI

AI总结 针对现有VLA模型无法解耦声明性与程序性知识导致零样本技能迁移脆弱的问题，提出w$^{2}$VLA模型，通过重构信息流实现模块化、可解释的知识解耦，显著提升对未见物体的零样本技能迁移能力。

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语：揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力，发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降，并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。

World Pilot: Steering Vision-Language-Action Models with World-Action Priors

World Pilot: 用世界动作先验引导视觉-语言-动作模型

Zefu Lin, Rongxu Cui, Junjia Xu, Xiaojuan Jin, Wenling Li, Lue Fan, Zhaoxiang Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CASIA)（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出World Pilot框架，通过世界动作模型（WAM）的潜在引导和动作引导两条路径，为VLA模型提供场景演化先验和轨迹级运动提示，在LIBERO-Plus零样本OOD基准上达到84.7%的总成功率，并在多个真实机器人操作任务中取得最高成功率。

Comments Project Website: https://world-pilot.github.io/

ProbeAct: Probe-Guided Training-Free Failure Recovery in Vision-Language-Action Models

ProbeAct: 视觉-语言-动作模型中的探针引导无训练故障恢复

Fan Zhang, Seongbin Park, Baharan Mirzasoleiman, Shariar Talebi, Nader Sehatbakhsh

机构 * University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出ProbeAct框架，通过轻量级隐藏状态探针、运动学状态机和分层控制屏障函数，无需训练即可检测并恢复VLA模型的抓取与放置失败，在LIBERO-plus上将成功率从69.6%提升至74.1%。

Comments under review

Teaching Tiny VLA Models Where to Look and How to Move

XS-VLA：将粗粒度空间蒸馏与潜在流匹配相结合用于轻量级机器人控制

Iok Tong Lei, Ying Jie Yap, Wei Huang, Qingchen Xie, Qianzhi Li, Yujie Zhang, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出XS-VLA框架，先通过微调从Qwen3-VL-4B向SmolVLM2-0.25B骨干网蒸馏空间语义知识，再用其增强骨干网训练潜在流匹配策略，提升轻量级机器人控制性能，在LIBERO基准测试中表现出色。

Comments Preprint

Lift3D-VLA: Lifting VLA Models to 3D Geometry and Dynamics-Aware Manipulation

Lift3D-VLA：将VLA模型提升到3D几何和动力学感知操纵

Jiaming Liu, Qingpo Wuwu, Nuowei Han, Hao Chen, Zhuoyang Liu, Fan Fei, Yueru Jia, Chenyang Gu, Yandong Guo, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AI² Robotics（智平方科技） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型在物理环境操纵中几何理解和空间推理不足的问题，提出Lift3D-VLA框架。通过增强2D模型提升策略、GC-MAE自监督框架及分层时间动作建模，提升模型3D几何和动力学感知能力，在模拟和现实任务中取得更好效果。

Comments 14 pages, 7 figures. Project website: https://lift3dvla.github.io/

Beyond Task Success: Behavioral and Representational Diagnostics for WAM and VLA

超越任务成功：WAM 和 VLA 的行为与表征诊断

Hung Mai, Bin Zhu, Tuan Do

机构 * National Economics University, Vietnam（越南国家经济大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Phenikaa University, Vietnam（越南Phenikaa大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个模型无关的诊断框架，通过行为分析和基于稀疏自编码器的特征分析，比较世界动作模型（WAM）与视觉-语言-动作（VLA）策略在机器人操作中的行为与表征差异，发现WAM在目标选择和行为改进上优于VLA但计算成本更高，且不同WAM架构对未来信息的编码方式不同。

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。

OxyGen: Unified KV Cache Management for VLA Inference under Multi-Task Parallelism

OxyGen: 为多任务并行下的VLA推理提供统一的KV缓存管理

Xiangyu Li, Huaizhi Tang, Xin Ding, Weijun Wang, Ting Cao, Yunxin Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR)（人工智能产业研究院） ； Department of Electronic Engineering（电子工程系） ； 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)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出OxyGen，一种统一的KV缓存管理方法，用于在多任务并行下提高VLA推理效率，通过跨任务KV共享和跨帧连续批处理实现冗余计算和资源竞争的减少，从而在设备端实现更高的吞吐量和频率。

Comments Preprint

Realtime-VLA FLASH: Speculative Inference Framework for Diffusion-based VLAs

实时-VLA FLASH：基于扩散模型的视觉-语言-动作模型的推测推理框架

Jiahui Niu, Kefan Gu, Yucheng Zhao, Shengwen Liang, Tiancai Wang, Xing Hu, Ying Wang, Huawei Li

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Dexmal 纠错

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

AI总结 本文提出实时-VLA FLASH框架，通过轻量级草案模型和主模型的Action Expert并行验证，实现低延迟高频率重规划，实验显示在LIBERO上任务性能保持良好，推理延迟降低至19.1ms。

RoboECC: Multi-Factor-Aware Edge-Cloud Collaborative Deployment for VLA Models

RoboECC: 多因素感知的边缘-云计算协同部署用于VLA模型

Zihao Zheng, Hangyu Cao, Jiayu Chen, Sicheng Tian, Chenyue Li, Maoliang Li, Xinhao Sun, Guojie Luo, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, South China University of Technology, Guangzhou, China（华南理工大学计算机科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学人工智能学院） ； School of EECS, Peking University, Beijing, China（北京大学电子工程与科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出RoboECC框架，通过模型-硬件协同分割策略和网络感知部署调整方法，解决VLA模型在边缘-云计算协同部署中的分割点识别和网络波动问题，实验显示其在效率提升与资源消耗之间取得良好平衡。

Comments This paper has been accepted by IJCNN 2026

MAP-VLA: Memory-Augmented Prompting for Vision-Language-Action Model in Robotic Manipulation

Runhao Li, Wenkai Guo, Zhenyu Wu, Changyuan Wang, Haoyuan Deng, Zhenyu Weng, Yap-Peng Tan, Ziwei Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； VinUniversity（文大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

MoLe-VLA: Dynamic Layer-skipping Vision Language Action Model via Mixture-of-Layers for Efficient Robot Manipulation

Rongyu Zhang, Menghang Dong, Yuan Zhang, Liang Heng, Xiaowei Chi, Gaole Dai, Li Du, Yuan Du, Shanghang Zhang

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

Action QFormer: Structured Representation Shaping under Action Supervision in Vision-Language-Action Models

动作QFormer：视觉-语言-动作模型中动作监督下的结构化表示塑造

Yufeng Ji, Wenhao Tang, Haoyi Niu, Koushil Sreenath, Yi Wu, Zhongyu Li

机构 * Shanghai Qizhi Institute（上海期智研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 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、cs.AI

AI总结 研究视觉-语言-动作模型中动作监督问题，提出动作QFormer，通过基于指令的查询重组多模态信息。在零样本模拟到真实导航中提升了任务成功率、动作生成正确性等，还改变动作监督塑造多模态表示的方式，为提高VLA性能提供新思路。

Tactile Modality Fusion for Vision-Language-Action Models

触觉模态融合用于视觉-语言-动作模型

Charlotte Morissette, Amin Abyaneh, Wei-Di Chang, Anas Houssaini, David Meger, Hsiu-Chin Lin, Jonathan Tremblay, Gregory Dudek

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、cs.LG

AI总结 本文提出TacFiLM，一种轻量级模态融合方法，将视觉-触觉信号整合到视觉-语言-动作（VLA）模型中。通过特征级线性调制（FiLM）对中间视觉特征进行条件化，提升接触丰富操作行为的性能。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026, 20 pages, 5 figures

RECALL: Recovery Experience Collection for Active Lifelong Learning in Vision-Language-Action Models

RECALL: 面向视觉-语言-动作模型的主动终身学习的恢复经验收集

Ulas Berk Karli, Tesca Fitzgerald

机构 * Yale University（耶鲁大学） 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、cs.LG

AI总结 提出主动不确定性引导的数据收集方法，结合持续学习技术，解决VLA模型被动模仿学习中的效率低和灾难性遗忘问题。

SignVLA: Real-Time Sign Language-Guided Robotic Manipulation via Attention LSTM and Vision-Language-Action Models

SignVLA: 通过注意力LSTM和视觉-语言-动作模型实现实时手语引导的机器人操作

Ningwei Bai, Xinyu Tan, Harry Gardner, Zhengyang Zhong, Liuhaichen Yang, Luoyu Zhang, Zhekai Duan, Monkgogi Galeitsiwe, Zezhi Tang

机构 * University College London（伦敦大学学院） 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、cs.LG

AI总结 提出SignVLA框架，通过注意力LSTM网络将手语手势实时转换为语义指令，驱动VLA模型执行机器人操作任务，为听障用户提供无障碍交互。

Think Less, Act Early: Reinforced Latent Reasoning with Early Exit in Vision-Language-Action Models

少思考，早行动：视觉-语言-动作模型中带早退的强化潜在推理

Dianqiao Lei, Lianlei Shan

机构 * Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） 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.CV、cs.LG

AI总结 提出AVA-VLA框架，通过强化学习去噪和早退策略优化潜在推理轨迹，在LIBERO上实现6倍推理加速和98.3%平均成功率。

Comments Accepted at ICML 2026

SCALE: Self-uncertainty Conditioned Adaptive Looking and Execution for Vision-Language-Action Models

SCALE: 基于自不确定性条件自适应观察与执行的视觉-语言-动作模型

Hyeonbeom Choi, Daechul Ahn, Youhan Lee, Taewook Kang, Seongwon Cho, Jonghyun Choi

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 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、cs.LG

AI总结 提出SCALE推理策略，利用自不确定性联合调节视觉感知和动作，无需额外训练或验证器，仅单次前向传播，提升VLA模型在模拟和真实环境中的鲁棒性。

Comments ICML 2026 Spotlight. Project page: https://dcahn12.github.io/projects/scale/

When Does Language Matter? Multilingual Instructions Reveal Step-wise Language Sensitivity in Vision-Language-Action Models

语言何时重要？多语言指令揭示视觉-语言-动作模型中的逐步语言敏感性

Xuan Dong, Zhe Han, Tianhao Niu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过将LIBERO基准翻译成十种语言，首次系统评估了VLA模型的多语言鲁棒性，发现非英语指令下成功率下降30-50%，并基于步骤级语言敏感性提出推理时对齐干预，显著提升性能。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

LangForce: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries

LangForce: 通过潜在动作查询对视觉语言动作模型进行贝叶斯分解

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Laurence T. Yang, Zhaolong Shen, Changti Wu, Yuzhuo Miao, Cong Huang, Kai Chen

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； Beihang University（北航） ； East China Normal University（东华大学） ； DeepCybot Co., Ltd.（DeepCybot有限公司） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型在训练中因数据偏差导致语言信息被忽略的问题，提出LangForce框架，通过贝叶斯分解和潜在动作查询构建双分支架构，最大化动作与指令的点互信息，无需新数据即可显著提升泛化能力。

Comments ICML 2026

INSIGHT: INference-time Sequence Introspection for Generating Help Triggers in Vision-Language-Action Models

INSIGHT: 视觉-语言-动作模型中生成帮助触发器的推理时序列内省

Ulas Berk Karli, Ziyao Shangguan, Tesca FItzgerald

机构 * Department of Computer Science, Yale University（耶鲁大学计算机科学系） 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、cs.LG

AI总结 提出INSIGHT框架，利用令牌级不确定性信号（熵、对数概率、不确定性估计）训练变压器分类器，预测VLA模型何时需要人类帮助，并对比强/弱监督下的性能，发现建模时间动态优于静态评分。

Dual Latent Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

用于机器人操作的视觉-语言-动作模型中的双潜记忆

Hongyu Qu, Jianzhe Gao, Xiaobin Hu, Shaohuan Yang, Xinlei Yu, Rui Yan, Wenguan Wang, Xiangbo Shu, Shuicheng Yan

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 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.CV

AI总结 研究针对主流VLA模型处理长期任务的不足，提出LaMem-VLA框架，通过四个协调组件将历史经验重构为潜记忆令牌并与VLA推理直接交织，实现在同一潜空间处理历史经验，经实验验证该框架具有优越性。

Comments Project page: https://github.com/quhongyu/LaMem-VLA

CrossVLA: Cross-Paradigm Post-Training and Inference Optimization for Vision-Language-Action Models

CrossVLA: 跨范式后训练和推理优化用于视觉-语言-动作模型

Zhi Liu

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了视觉-语言-动作（VLA）模型的跨范式后训练方法，提出了CrossVLA框架，通过改进的连续动作流匹配估计器、对比LoRA和DoRA参数高效层的性能，并揭示了推理过程中去噪循环对延迟的影响，最终实现了在LIBERO数据集上的显著提升。

Comments Workshop draft, 14 pages, 4 figures. Code, ckpts, data: https://github.com/lz-googlefycy/vla-lab

DyPES-VLA: Learning Shared Dynamics Priors and Embodiment-Specific Control for Cross-Embodiment Manipulation

DyPES-VLA：学习共享动态先验与具身特定控制以实现跨具身操作

Junfeng Li, Junjie He, Zhide Zhong, Yangyang Zheng, Pingyue Sheng, Jiayu Dong, Ruixin Li, Haodong Yan, Jiaguan Zhu, Tianran Zhang, Runze Yu, Wen Chen, Liuqing Yang, Yuxiang Gao, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； COCO Matrix 纠错

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

AI总结 该研究针对跨具身机器人操作问题，提出DyPES-VLA模型，通过学习共享动态先验与具身特定MoE动作头，在LIBERO等数据集上达到先进操作成功率。

VLA Grounder: Language-Conditioning Space Optimization for Black-Box VLA Models

VLA 接地器：用于黑盒 VLA 模型的语言条件空间优化

Damir Shodiev, Aleksei Staroverov, Nikita Kachaev, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov

机构 * AXXX ； MIRAI（未来人工智能研究机构） ； MISIS（俄罗斯国立科技大学莫斯科钢铁合金学院） 纠错

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

AI总结 研究能否通过优化语言空间而非更新动作权重来改进冻结的 VLA 策略，提出语言条件空间策略，用强化学习优化，实验表明该优化能提升特定任务成功率，证明语言可作为机器人基础模型的可优化变量。

TACO: TActile World Model as a Self-COrrector forScalable VLA Post-Training

TACO：作为可扩展VLA训练后自校正器的触觉世界模型

Shengbang Liu, Yueru Jia, Yuyang Yan, Jiaming Liu, Xinran Zhang, Qiuxuan Feng, Yandong Guo, Shiji Zhou, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； AI 2 Robotics（人工智能与机器人研究所） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型在接触丰富任务中的问题，提出TACO框架，通过触觉感知世界模型驱动可扩展VLA训练后校正，结合多种方法提升策略，实验表明其能显著提高成功率。