VLA / 视觉-语言-动作模型

Self-Supervised Bootstrapping of Action-Predictive Embodied Reasoning

基于互联网规模知识的自监督行动预测具身推理

Milan Ganai, Katie Luo, Jonas Frey, Clark Barrett, Marco Pavone

机构 * Stanford（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； NVIDIA（英伟达） 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 本文提出R&B-EnCoRe方法，通过自监督细化使模型从互联网知识中自推导具身推理策略，提升动作执行和导航性能，减少碰撞率。

Comments Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

JoyAI-RA 0.1: A Foundation Model for Robotic Autonomy

JoyAI-RA 0.1：一种用于机器人自主性的基础模型

Tianle Zhang, Zhihao Yuan, Dafeng Chi, Peidong Liu, Dongwei Li, Kejun Hu, Likui Zhang, Junnan Nie, Ziming Wei, Zengjue Chen, Yili Tang, Jiayi Li, Zhiyuan Xiang, Mingyang Li, Tianci Luo, Hanwen Wan, Ao Li, Linbo Zhai, Zhihao Zhan, Xiaodong Bai, Jiakun Cai, Peng Cao, Kangliang Chen, Siang Chen, Yixiang Dai, Shuai Di, Yicheng Gong, Chenguang Gui, Yucheng Guo, Peng Hao, Qingrong He, Haoyang Huang, Kunrui Huang, Zhixuan Huang, Shibo Jin, Yixiang Jin, Anson Li, Dongjiang Li, Jiawei Li, Ruodai Li, Yihang Li, Yuzhen Li, Jiaming Liang, Fangsheng Liu, Jing Long, Mingxi Luo, Xing Pan, Hui Shen, Xiaomeng Tian, Daming Wang, Song Wang, Junwu Xiong, Hang Xu, Wanting Xu, Zhengcheng Yu, He Zhang, Jiyao Zhang, Lin Zhao, Chen Zhou, Nan Duan, Yuzheng Zhuang, Liang Lin

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出JoyAI-RA，一种面向通用机器人操作的视觉-语言-动作基础模型，通过多源多层级预训练框架提升跨身体行为学习能力，在仿真和现实任务中表现优异。

Keep the Future, Drop the Rollout: RIFT for World Action Models

保留未来，放弃展开：面向世界动作模型的RIFT

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

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

AI总结 本文针对世界动作模型部署延迟问题，提出RIFT方法，通过学习的预期标记一次构建未来K/V缓存，在LIBERO、RoboTwin 2.0任务上实现高成功率且大幅降低动作块延迟。

From World Models to World Action Models: A Concise Tutorial for Robotics

从世界模型到世界动作模型：面向机器人学的简明教程

Xiaoxiong Zhang, Xiong Zeng, Wei Zhang

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

AI总结 本教程提出世界模型作为动作条件预测模型的设计空间视图，分类为观测空间和状态空间模型，并引入世界动作模型，总结四种代表性范式，为具身预测与控制提供结构化分类。

Comments Project page: https://clearlab-sustech.github.io/WorldModelSurvey/

Ablation-Corrected Evaluation of Attribution Maps in Echocardiographic Ejection-Fraction Models

解剖结构忠实但时间上盲目：超声心动图左心室射血分数估计的归因审核

Hyunkyung Han, Min Jung Kim

机构 * School of Integrated Medicine, Yonsei University（延世大学统合医学院） ； Department of Radiology, Research Institute of Radiologic Science, Yonsei University College of Medicine（延世大学医学院放射科学研究所放射科） 纠错

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

AI总结 研究超声心动图左心室射血分数估计模型的归因，微调VideoMAE Transformer和R(2+1)D CNN两个回归器，用多指标审核发现模型空间忠实但时间盲目，强调空间忠实不代表时间忠实，警示XAI验证并呼吁时间感知训练评估。

Comments 12 pages, 4 figures. v2: the chance level is now measured rather than computed, which corrects the ratios reported in v1. Adds a composition-matched ablation with an equal-area control, a reliability estimate for it, an ablation-derived score to report alongside overlap, seed repetition, and pediatric validation

ActiveFly-Bench: Aligning Embodied Question Answering with Vision-Language-Action for Aerial Embodied Perception

ActiveFly-Bench：将具身问答与视觉-语言-动作对齐用于空中具身感知

Weichen Zhang, Shiquan Yu, Yinan Zhu, Peizhi Tang, Shilong Ji, Zhiyuan Deng, Tianyi Lyu, Haoyang Wang, Xin Zeng, Chen Gao, Yong Li, Xinlei Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Manifold AI（流形人工智能） 纠错

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

AI总结 介绍用于无人机具身感知的ActiveFly-Bench基准测试，它分解主动感知为三个层次任务，收集数据集，开发集成视觉语言推理与细粒度控制的ActiveFly智能体，实验表明当前无人机智能体有困难，该基准成为具身空中智能新测试平台。

LiLa-WAM: Lightweight Latent Reasoning World-Action Model for Robotic Manipulation

LiLa-WAM：用于机器人操控的轻量级隐式推理世界-动作模型

Fan Yang, Yuting Su, Xiaobo Wang, Yuncheng You, Fugui Fan, Yuting Wu, Minghui Wu, Chenxu Zhao, JiaHong Ning, Peiguang Jing

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

AI总结 本研究提出轻量级世界-动作模型LiLa-WAM，通过联合未来状态预测与动作生成的紧凑隐式空间设计实现端到端单GPU训练，结合视觉转换令牌完成任务指定，在RoboTwin等任务上取得90.48%的成功率，提升了机器人操控的效率与实用性。

FBFM: A Training-Free Asynchronous Feedback Mechanism for Flow-Matching in World-Action Models Execution

FBFM：一种用于世界-动作模型执行中流匹配的无训练异步反馈机制

Peize Li, Ruimeng Zhang, Ru Zhang, Cong Huang, Kai Chen, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 该研究针对世界-动作模型分块反馈时间粒度粗、无法逐时间步纠错的问题，提出无训练异步反馈机制FBFM，在两类WAM上使LIBERO等任务成功率提升超5%，实现开环流生成与闭环真实世界动力学的桥接。

Comments 29 pages, 5 figures. Preprint

ST-WAM: Semantic-Temporal World Action Model for Robust Manipulation under Visual Distribution Shifts

ST-WAM：面向视觉分布偏移下鲁棒操作的语义-时间世界动作模型

Mingxin Wang, Bin Hu, Bin Qian, Kaitao Jiang, Haoning Wu, Feng Yan, Bowen Jing, Ruiyang Hao, Enyi Wang, Kangning Niu, Yandan Yang, Mu Xu, Yan Wang, Houde Liu, Tianlun Li

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

AI总结 该研究针对视觉分布偏移下机器人操作的鲁棒性问题，提出ST-WAM模型，采用DINOv3等技术，在多个基准测试中取得优异性能，大幅提升了偏移场景下的零样本操作表现。

Comments 9 pages, 5 figures

BadWAM: When World-Action Models Dream Right but Act Wrong

BadWAM：当世界-动作模型想得对但做得错时

Qi Li, Xingyi Yang, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对世界-动作模型（WAMs）提出BadWAM框架，用于建模和评估世界-动作漂移攻击，包括仅动作攻击和保持想象攻击，通过不同标准刻画攻击面，评估结果显示能大幅降低任务成功率，揭示WAM漏洞。

DIM-WAM: World-Action Modeling with Diverse Historical Event Memory

DIM-WAM：基于多样化历史事件记忆的世界-动作建模

Kai Wang, Zhaopeng Gu, Yixiang Chen, Yuan Xu, Qisen Ma, Jiabing Yang, Zhaowen Li, Yan Huang, Liang Wang, Peng Su

机构 * NLPR, CASIA（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； Yinwang Intelligent Technology（银旺智能科技） ； FiveAges（五龄科技） 纠错

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

AI总结 提出DIM-WAM，一种记忆增强的世界-动作模型，通过多尺度历史上下文、局部未来动态和全局任务进度解决长期遗忘问题，在RMBench和真实机器人任务上显著提升成功率。

Causally Debiased Latent Action Model for Embodied Action Conditioned World Models

用于具身动作条件世界模型的因果去偏潜行动模型

Yufan Wei, Kun Zhou, Lingjun Mao, Zijun Zhang, Ziming Xu, Ziqiao Xi, Shuang Liang, Ruobing Han, Yuchen Yan, Xinyue Wang, Fan Feng, Biwei Huang

机构 * Aether AI ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 研究针对动作条件世界模型学习需大量标记数据的问题，提出基于潜行动模型的因果去偏框架CD-LAM，通过三个微调目标改进模型，提升了潜行动可控性等多方面性能，减少了机器人动作适应更新次数。

EgoWAM: World Action Models Beyond Pixels with In-the-Wild Egocentric Human Data

EgoWAM：利用野外自我中心人类数据超越像素的世界行动模型

Baoyu Li, Xinchen Yin, Mengying Lin, Yixin Zhang, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究利用野外自我中心人类数据训练机器人操纵模型，引入EgoWAM框架，固定部分设置仅改变世界预测目标，比较不同方法。结果表明WAM协同训练更有效，DINO和3D流提升显著，为机器人操纵提供新训练思路。

Learning 4D Geometric Priors for Inference-Efficient World Action Models

学习用于高效推理世界行动模型的4D几何先验

Jianjun Zhang, Jian Zhu, Taiyi Su, Chong Ma, Zitai Huang, Yi Xu, Hanli Wang

机构 * Midea AI Research Centers（美的人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究针对世界行动模型在捕捉操作所需几何信息不足的问题，提出MECo-WAM模型，通过注入4D几何先验、采用多专家协同训练等方法，在不增加推理成本的情况下提升了机器人操作性能。

Comments 9 pages, 6 figures

WAM4D: Fast 4D World Action Model via Spatial Register Tokens

WAM4D：通过空间注册令牌实现快速4D世界动作模型

Ying Li, Xiaobao Wei, Jiajun Cao, Hao Wang, Xiaowei Chi, Chengyu Bai, Qianpu Sun, Jiajun Li, Xiaojie Zhang, Peidong Jia, Jian Tang, Sirui Han, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 提出WAM4D，利用轻量级空间注册令牌将预训练几何先验迁移至因果视频-动作变换器，实现高效4D世界动作建模，在RoboTwin 2.0和真实操作任务中提升空间一致性并保持快速推理。

Comments 15 pages, 7figures, 9tables

WorldBagel: Uncovering the Power of Unified Multimodal Models for Vision-Language-Action-World Modeling

WorldBagel：揭示统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的力量

Zelin Zhao, Min Shi, Bo Yuan, Haotian Xue, Jialuo Li, Lama Moukheiber, Humphrey Shi, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究统一多模态模型在视觉-语言-动作-世界建模中的作用，基于BAGEL构建WorldBagel框架，通过多任务机器人操作等实验，发现统一不仅便利，更是学习有效模型的关键因素。

Comments Rejected by ECCV 2026, Arxiv Paper

Kairos: A Regret-Aware Native World-Action Model Stack for Physical AI

Kairos: 面向物理AI的原生世界模型栈

Kairos Team, Fei Wang, Shan You, Qiming Zhang, Tao Huang, Zuoyi Fu, Zhisheng Zheng, Yunlong Xi, Feng Lv, Xiaoming Wu, Zeyu Liu, Cong Wan, Pu Li, Ruiqing Yang, Xiaoou Li, Wei Wang, Kangkang Zhu, Yuwei Zhang, Shi Fu, Zheng Zhang, Xiaoning Wu, Xuzeng Fan, Dacheng Tao, Xiaogang Wang

机构 * Kairos Team（Kairos团队） 纠错

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

AI总结 提出Kairos原生世界模型栈，通过跨具身数据课程、混合线性时间注意力架构和部署感知系统协同设计，实现世界知识获取、长时程状态保持与高效执行，在具身世界模型等基准上达到顶级性能。

Comments Kairos Technical Report

Pondering the Way: Spatial-perceiving World Action Model for Embodied Navigation

沉思之道：面向具身导航的空间感知世界动作模型

Hong Chen, Daqi Liu, Zehan Zhang, Haiguang Wang, Tianhao Lu, Longfei Yan, Haiyang Sun, Fangzhen Li, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Yihua Tan

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

AI总结 提出SWAM，一种任务中心联合观测-动作生成框架，通过单次推理同时生成中间RGB-D序列和对应动作轨迹，解决现有世界模型规划器依赖候选、计算开销大和动作-视觉不一致的问题，在成功率、轨迹精度和推理效率上显著超越两阶段方法。

Comments ECCV 2026

WoVR: World Models as Reliable Simulators for Post-Training VLA Policies with RL

WoVR：基于世界模型的可靠模拟器用于训练后VLA策略的强化学习

Zhennan Jiang, Shangqing Zhou, Yutong Jiang, Zefang Huang, Mingjie Wei, Yuhui Chen, Tianxing Zhou, Zhen Guo, Hao Lin, Quanlu Zhang, Yu Wang, Haoran Li, Chao Yu, Dongbin Zhao

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

AI总结 本文提出WoVR框架，通过可控动作条件视频世界模型和关键帧初始化回放提升模拟稳定性，实现稳定长周期模拟回放和有效策略优化，取得优于LIBERO的性能。

Comments 25pages, 11 figures

World Action Models Enable Continual Imitation Learning with Recurrent Generative Replays

世界行动模型通过循环生成重放实现持续模仿学习

Manish Kumar Govind, Dominick Reilly, Smit Patel, Hieu Le, Srijan Das

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 提出循环生成重放（REGEN）框架，利用世界行动模型（WAM）生成伪重放轨迹，使机器人策略在不存储原始演示的情况下复习先前任务，在仿真和真实实验中减少50%灾难性遗忘，接近真实重放性能。

NavWAM: A Navigation World Action Model for Goal-Conditioned Visual Navigation

NavWAM：用于目标条件视觉导航的导航世界动作模型

Daichi Azuma, Taiki Miyanishi, Koya Sakamoto, Shuhei Kurita, Yaonan Zhu, Petr Khrapchenkov, Motoaki Kawanabe, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国立信息学研究所） ； AIRoA ； ATR 纠错

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

AI总结 提出NavWAM，一种扩散变换器策略，通过联合学习未来观测、目标进度值和动作块，将导航世界模型预测直接转化为可执行动作，在离线基准和真实机器人部署中优于基于规划的世界模型基线。

Comments Project page: https://dachii-azm.github.io/navwam/

The Lie We Tell: Correcting the Euclidean Fallacy in Vision Language Action Policies via Score Matching on Tangent Space

我们说的谎言：通过切空间上的分数匹配纠正视觉-语言-动作策略中的欧几里得谬误

Bing-Cheng Chuang, I-Hsuan Chu, Bor-Jiun Lin, YuanFu Yang, Min Sun, Chun-Yi Lee

机构 * National Taiwan University（台湾大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散视觉-语言-动作策略将SE(3)位姿表示为平坦R^12向量导致的欧几里得谬误，提出Lie Diffuser Actor (LDA)框架，通过左不变SDE注入噪声、在切空间预测分数并利用指数映射回缩样本，从根本上消除流形漂移、保证坐标框架等变性和测地线最优性，在CALVIN ABC→D上平均任务长度从3.27提升至3.51。

Comments ICML 2026 Accepted

Segment to Focus: Guiding Latent Action Models in the Presence of Distractors

聚焦分割：在干扰物存在下引导潜在动作模型

Marcus Fechner, Hamza Adnan, Constantin C. Lüth, Matthew T. Jackson, Alexey Zakharov, J. Marius Zöllner

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 针对动作相关视觉干扰导致潜在动作模型失效的问题，提出MaskLAM方法，利用分割基础模型（如SAM）零样本获取智能体掩码，限制重建目标于智能体像素，迫使潜在动作编码内源动态，显著提升下游策略性能。

Beyond Predefined Learning Objects: A Thinking-Learning Interaction Model for Up-to-Date Autonomous Robot Learning

超越预定义学习对象：面向最新自主机器人学习的思维-学习交互模型

Hong Su

机构 * School of Computer Science, Chengdu University of Information Technology（成都信息科技大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 针对自主机器人在开放环境中无法依赖预定义学习对象的问题，提出一种思维-学习交互模型，通过思维指导学习（识别变化、选择证据、组织训练、规划验证）和学习促进思维（更新知识、经验、策略、推理）的双向机制，实现输入特征发现、输出类别扩展、模型更新和动作例程重构，实验验证了模型在特征适应、新类别形成、模型更新和动作优化上的有效性。

Brain alignment of reasoning and action representations from vision-language and action models during naturalistic gameplay

在自然主义游戏过程中，视觉语言和动作模型的推理与动作表示的脑部对齐

Subba Reddy Oota, Anant Khandelwal, Khushbu Pahwa, Satya Sai Srinath Namburi, Tanmoy Chakraborty, Bapi S. Raju, Manish Gupta

机构 * Independent（独立） ； Microsoft Research（微软研究院） ； AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； GE HealthCare（通用电气医疗） ； IIT Delhi（德里理工学院） ； IIIT-Hyderabad（海得拉巴理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文研究了在自然主义游戏过程中，视觉语言模型和大动作模型的推理与动作表示在脑部活动中的对齐情况，发现动作聚焦和推理聚焦的提示影响模型内部表示与fMRI脑活动的对齐程度。

Comments 21 pages, 11 figures

Commanding Humanoid by Free-form Language: A Large Language Action Model with Unified Motion Vocabulary

通过自由形式语言控制人形机器人：一个统一动作词汇的大型语言动作模型

Zhirui Liu, Kaiyang Ji, Ke Yang, Yahao Fan, Jingyi Yu, Ye Shi, Jingya Wang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Humanoid-LLA模型，通过统一的人形机器人动作词汇解决语言与动作数据稀缺及物理稳定性问题，实现自由语言指令到全身动作的直接转换，提升人形机器人在真实环境中的泛化能力和动作多样性。

Comments Project page: https://humanoidlla.github.io/

When to Trust Imagination: Adaptive Action Execution for World Action Models

何时相信想象：为世界动作模型的自适应动作执行

Rui Wang, Yue Zhang, Jiehong Lin, Kuncheng Luo, Jianan Wang, Zhongrui Wang, Xiaojuan Qi

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FFDC和混合时间 horizon训练，通过预测-观察一致性实现自适应动作执行，提升机器人在复杂场景中的鲁棒性和效率。

Is the Future Compatible? Diagnosing Dynamic Consistency in World Action Models

未来是否兼容？世界动作模型中的动态一致性诊断

Bo-Kai Ruan, Teng-Fang Hsiao, Ling Lo, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University 纠错

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

AI总结 本文研究了世界动作模型中动作-状态一致性作为可靠性指标的重要性，提出了一种无需额外训练的共识策略提升规划效果。

Comments Technical Report

AIM: Intent-Aware Unified world action Modeling with Spatial Value Maps

AIM: 基于意图的统一世界动作建模与空间价值图

Liaoyuan Fan, Zetian Xu, Chen Cao, Wenyao Zhang, Mingqi Yuan, Jiayu Chen

机构 * INFIFORCE Intelligent Technology Co., Ltd.（英飞睿智科技有限公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 AIM通过显式空间接口解决视频模型与动作生成间的结构不匹配问题，利用预训练视频生成模型和意图因果注意力机制，实现高成功率的机器人控制。

Fast-dVLA: Accelerating Discrete Diffusion VLA to Real-Time Performance

Fast-dVLA：加速离散扩散VLA以实现实时性能

Wenxuan Song, Jiayi Chen, Shuai Chen, Jingbo Wang, Pengxiang Ding, Han Zhao, Yikai Qin, Xinhu Zheng, Donglin Wang, Yan Wang, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Institute of Technical Physics, CAS（中国科学院上海技术物理研究所） ； AIR, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种方法，通过分离辅助任务训练目标，在参数空间中提升通用能力与任务特定动作分布，从而在减少计算开销的同时提高性能。