VLA / 视觉-语言-动作模型

Coarse-to-Control: Action-Token Planning for Vision-Language-Action Models

粗到细控制：面向视觉-语言-动作模型的行动令牌规划

Jinhao Wu, Shiduo Zhang, Yicheng Liu, Xiaopeng Yu, Sixian Li, Siyin Wang, Hang Zhao, Jing Huo, Yang Gao, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gang Jiang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） 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

AI总结 提出Coarse-to-Control框架，在动作令牌空间中引入原生规划，通过先预测粗粒度动作令牌序列再生成可执行动作，提升长程任务性能。

InSight: Self-Guided Skill Acquisition via Steerable VLAs

InSight: 通过可引导的VLA实现自主技能获取

Maggie Wang, Lars Osterberg, Stephen Tian, Ola Shorinwa, Jiajun Wu, Mac Schwager

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出InSight框架，通过将VLA模型在基本动作层面变得可引导，实现自主技能获取，包括自动分割演示为基本动作和VLM引导的数据飞轮，无需人类演示即可学习新技能。

Comments Project website: https://insight-vla.github.io

LIRA: Local Cross-Layer Information Routing for Vision-Language-Action Decoding

LIRA：面向视觉-语言-动作解码的局部跨层信息路由

Zhewei Zhang, Puyue Wang, Guanren Qiao, Yijie Weng, Jiawei Hu, Guo Li, Lujia Wang, Junyan Wang, Tao Gu, Hongliang Lu, Guiliang Liu, Hong Jia, Xinhu Zheng

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 LIRA是面向VLA模型的局部跨层信息路由机制，通过深度感知路由VLM特征，在多机器人操作基准及真实场景中提升了动作预测性能与分布偏移下的鲁棒性。

Comments 9 pages, 4 figures. Code and model checkpoints will be released upon acceptance of the paper

ValueFormer: A Causal Transformer Value Function with Stage-Aware Labels for Semi-Autonomous Vision-Language-Action Policies

ValueFormer：面向半自主视觉-语言-动作策略的、具有阶段感知标签的因果变换价值函数

Inkyu Sa, Konstantin Stulov, Rajat Bhageria

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 ValueFormer，一种带阶段感知标签的因果变换价值函数，用于半自主 VLA 策略，在真实机器人双手机器人三明治组装任务上提升了任务完成率并降低了服务成本。

Comments 22 pages, 17 figures, 8 tables

VLAGuard: A Framework for Evaluating and Mitigating Physical Attention Hijacking in Vision-Language-Action Robots within Wireless Sensor Networks

VLAGuard：无线传感器网络中视觉-语言-动作机器人的物理注意力劫持评估与缓解框架

Dongfu Yin, Jinquan Zhang

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Shenzhen University（深圳大学） 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 VLAGuard框架通过提出VASA攻击和APFT防御，有效降低了无线传感器网络中VLA机器人的物理注意力劫持风险，提升了其在模拟与真实环境中的鲁棒性。

Comments 32 pages, 8 figures, 5 tables. Accepted for publication in Ad Hoc & Sensor Wireless Networks (AHSWN)

RedFlow: Redirect Failure into Action-Level Corrections for Flow-matching VLA Policy

RedFlow：将失败重定向为流匹配VLA策略的动作级修正

Zhengyang Yan, Junhao Li, Fangqi Zhu, Zijun Wang, Quanxin Shou, Yikun Miao, Xiaoyi Pang, Zicong Hong, Song Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 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 RedFlow是将失败转化为动作级修正监督的离线RL框架，在LIBERO基准及真实操纵任务上，其真实成功率达74.7%，优于现有离线RL基线，样本量仅为强在线方法的十分之一。

Generalizable VLA Finetuning via Representation Anchoring and Language-Action Alignment

通过表示锚定和语言-动作对齐实现可泛化的视觉语言动作微调

Dwip Dalal, Shivansh Patel, Chahit Jain, Jeonghwan Kim, Utkarsh Mishra, Alex Baratian, Hyeonjeong Ha, Heng Ji, Svetlana Lazebnik, Unnat Jain

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； University of California, Irvine（加州大学欧文分校） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA策略微调中存在的问题提出Anchor-Align方法，通过视觉语言锚定和语言-动作对齐两个目标增强BC，在物理机器人和模拟测试中均有效果提升，表明保留预训练表示与有效动作学习可兼顾。

Comments Code: https://github.com/dwipddalal/Anchor-Align

DynaWM: A Base-VLA-Guided World Foundation Model for Moving-Object Manipulation

DynaWM：用于移动物体操纵的基于基础VLA的世界基础模型

Chongkei Chang, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology, THUAI, Tsinghua University, Beijing 100084, China（计算机科学与技术系，THUAI，清华大学，北京100084，中国） 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 针对移动物体操纵挑战，提出DynaWM模型，用多种编码器提取特征，联合条件流匹配DiT生成动作轨迹，构建数据集评估，相比其他模型有性能提升，消融实验验证各部分作用。

Comments 17 pages, 3 figures

ABot-M0.5: Unified Mobility-and-Manipulation World Action Model

ABot-M0.5：统一移动与操作的世界动作模型

Ronghan Chen, Yandan Yang, Zuojin Tang, Dongjie Huo, Tong Lin, Haoning Wu, Haoyun Liu, Yuzhi Chen, Lulu Zheng, Botai Yuan, Tianlun Li, Mingxin Wang, Dekang Qi, Bin Hu, Wei Mei, Yuze Xuan, Haolong Yang, Yanqing Zhu, Mu Xu, Zhiheng Ma, Xinyuan Chang

机构 * AMAP CV Lab（AMAP CV实验室） 纠错

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

AI总结 针对移动操作任务中VLA策略缺乏世界建模、动作空间耦合及训练-推理不一致的问题，提出ABot-M0.5模型，通过三级对齐（时间粒度、动作空间、训练-测试一致性）实现细粒度控制，在长时域任务成功率和控制精度上达到最优。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-Manipulation

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

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

FlashDrive: Flash Vision-Language-Action Inference for Autonomous Driving

FlashDrive：面向自动驾驶的Flash视觉-语言-动作推理

Zekai Li, Yihao Liang, Hongfei Zhang, Jian Chen, Yesheng Liang, Zhijian Liu

机构 * Princeton（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 FlashDrive通过算法-系统协同设计解决VLA推理的四个级联瓶颈，使Alpamayo 1.5-10B的端到端自动驾驶延迟降4.7倍，推理频率提升至6.6Hz，逼近实时部署。

Comments 15 pages; 8 figures

BridgeVLA++: A Data-Efficient, Generalizable, and Memory-Augmented Vision-Language-Action Framework for 3D Manipulation

BridgeVLA++：一种面向三维操作的数据高效、可泛化且内存增强的视觉-语言-动作框架

Peiyan Li, Yuze Zhu, Yixiang Chen, Qisen Ma, Yuan Xu, Jiabing Yang, He Guan, Yan Huang, Hongtao Wu, Xiao Ma, Tao Kong, Liang Wang, Tieniu Tan

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室（NLPR）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges ； ByteDance Seed（字节跳动种子实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出内存增强的三维VLA框架BridgeVLA++，通过新增时空记忆架构，在保留原模型数据效率与泛化能力的同时，提升了记忆相关操作性能，且在多任务与真实平台上验证了其有效性。

Comments This work has been submitted to the IEEE TPAMI for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

A Causality-aware Infer-diagnose-refine Framework for Test-time Modality Adaptation in VLA Models

用于视觉语言动作模型测试时模态适应的因果感知推理-诊断-细化框架

Haoyu Zhang, Yuwei Wu, Jin Chen, Gao Zhi, Zhenxin Diao, Mingyang Gao, Kun Wu, Yongchun Liu, Fan Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； AInnovation Co. Ltd.（A创新有限公司） ； 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 ：VLA(title,summary_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 针对VLA模型模态融合问题，提出因果感知推理-诊断-细化框架，通过视觉观察推理、因果效应诊断及动作预测细化实现模态适应，设计因果感知动作细化器，实验验证了该框架在多VLA主干上提升整体性能的有效性。

A Motion-Aware Vector Quantization Framework with Centroid Reuse for Efficient VLA Inference

一种用于高效视觉-语言-动作推理的具有质心重用的运动感知向量量化框架

Zhuoran Song, Haozhe Jiang, Chunyu Qi, Minnan Pei, Gang Li, Xiaoyao Liang, Haibing Guan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型推理延迟高问题，提出VQVLA算法-硬件协同设计框架，利用MotionVQ动态调整量化精度，采用合并质心向量量化通用矩阵乘法范式，设计加速器，实验表明其相比多种方法有显著加速且精度损失小。

JoyNexus: Service-Oriented Multi-Tenant Post-Training for VLA Models

JoyNexus：面向服务的视觉语言动作模型多租户训练后处理

Haoran Sun, Wentao Zhang, Junyang Hua, Hedan Yang, Yongjian Guo, Yifei Zhang, Xiaolong Xiang, Mingxi Luo, Jing Long, Chen Zhao, Chen Zhou, Wanting Xu, Qiming Yang, Hui Zhang, Song Wang, Xiaodong Bai, Shuai Di, Xu Chu, Xiaotie Deng, Yicheng Gong, Junwu Xiong

机构 * Peking University（北京大学） ； Beihang University（北航） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型训练后处理问题，提出JoyNexus统一服务，解耦相关服务，多租户可通过API调用，引入组批处理提高效率，经评估能减少GPU时间，提升服务利用率。

Comments 23 pages, 12 figures

Lights, Camera, Malfunction: When Illumination Robustness Leaves VLA Models Blind to Color

灯光、相机、故障：当光照鲁棒性使视觉语言动作模型对颜色视而不见时

Marino Watanabe, Takami Sato, Kentaro Yoshioka

机构 * Keio University（庆应义塾大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型在现实环境中对光照干扰的脆弱性，提出FLARE攻击框架和ChromaGuard对抗训练方法，通过实验验证ChromaGuard能有效提升模型在颜色相关任务中的成功率，保障模型在复杂环境下的性能。

ExToken: Structured Exploration for Efficient Vision-Language-Action Reinforcement Fine-tuning

ExToken：用于高效视觉-语言-动作强化微调的结构化探索

Yilun Kong, Yunpeng Qing, Guozheng Ma, Haoyu Wang, Li Shen, Zhi Hou, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型强化学习中探索停滞问题，提出ExToken框架，基于离线演示导出的离散行为先验调整VLA策略进行结构化探索，通过不同令牌鼓励多样行为模式，提升了探索效率与任务性能，在多任务实验中表现良好。

Reducing Temporal Redundancy for Efficient Vision-Language-Action Inference

减少时间冗余以实现高效视觉-语言-动作推理

Yuzhou Wu, Yuxin Zheng, Muchun Niu, Yishan Yang, Tianhao Liu, hanwen kang, Jiajian Jing, Linfeng Zhang, Chuan Wen

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

AI总结 研究针对VLA模型推理延迟高的问题，识别出时间冗余来源，提出系统级加速策略，在感知和动作生成上减少计算，经实验验证该策略能加速超2倍且保持高性能。

Comments 13pages, 7 figuers

Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models

三思而后行：将树搜索提炼为冻结视觉语言动作模型的动作评估

Xinyi Xie, Zican Hu, Zhanyu Liu, Yicheng Dong, Wenhao Wu, Zhenhong Sun, Haoran Li, Chunlin Chen, Zhi Wang, Pichao Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nvidia（英伟达） 纠错

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

AI总结 研究发现视觉语言动作（VLA）模型泛化能力差的关键瓶颈在于动作评估。提出SVA框架，通过蒙特卡洛树搜索探索输出分布，将知识提炼到轻量级Q值模型，提升任务成功率，且保持泛化能力。

Exp2VLA: Enabling Vision-Language-Action for Drone Navigation from Expert Demonstrations

Exp2VLA：通过专家示范实现无人机导航的视觉-语言-动作

Van Huyen Dang, Kabilesh Rajendran, Erdi Sayar, Erdal Kayacan

机构 * Isaac Lab（艾萨克实验室） 纠错

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

AI总结 提出用于语言条件无人机导航的专家蒸馏管道Exp2VLA，将专家行为提炼为训练数据微调紧凑VLA模型，实现控制策略转移，降低新行为部署难度，实验表明微调模型可处理多样语义命令。

PAMAE: Phase-Aware-MoE Action Experts Towards Reliable Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

PAMAE: 面向可靠流匹配视觉-语言-动作策略的相位感知MoE动作专家

Jiayu Yang, Tao Yang, Xiang Chang, Fei Chao, Changjing Shang, Qiang Shen

机构 * Department of Artificial Intelligence, School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院人工智能系） ； Department of Computer Science, Aberystwyth University（阿伯里斯特威斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对多阶段机器人操作中VLA模型动作生成不可靠的问题，提出即插即用的相位感知混合专家动作模块PAMAE，通过稀疏专家混合和相位感知路由提升阶段一致性，在模拟任务中成功率提升9.2%。

Supervise What Survives: Geometry-Guided VLA Adaptation from Synthetic Robot Videos

监督幸存信息：基于几何引导的合成机器人视频VLA适配

Danze Chen, Yanzhe Chen, Qiming Huang, Zhijun Cao, Chen Gao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学 Show Lab） 纠错

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

AI总结 提出GRA方法，从合成视频中提取几何信息（2D末端执行器路径点）监督视觉表征，仅用真实演示训练动作头，在真实机器人任务中优于伪动作基线。

Comments 14 pages, 5 figures

Cloak: Zero-Shot Cross-Embodiment Manipulation by Masking the End-Effector from the VLA

Cloak: 通过遮蔽末端执行器实现零样本跨本体操作

Michael Piseno, Guy Tevet, C. Karen Liu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Cloak训练方法，通过遮蔽腕部相机中的末端执行器，使VLA模型实现零样本跨本体迁移，无需新本体数据。

SAPS: Shared Autonomy for Policy Steering by Blending Teleoperation with a Pretrained VLA

SAPS: 通过混合遥操作与预训练VLA的策略引导共享自主性

Crystal Zhou, Jehan Yang, Douglas J. Weber, Zackory Erickson

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出SAPS框架，在动作层面混合人类遥操作命令与预训练策略动作，无需重训练或辅助模型，通过动态余弦相似度仲裁策略提升任务成功率高达82%，并减少人工干预。

Comments 23 pages, 15 figures, 5 tables

Self-Improving VLA Policies: Selected Diffusion Noise for Spurious-Robust Action Smoothing

自我改进的VLA策略：用于抗伪影动作平滑的选择性扩散噪声

Duc Minh Nguyen, Bao-Ngoc Dao, Tung M. Luu, Binh Gia Nguyen, Vinh Tong, Anji Liu, Vu N. Duong, Dung D. Le, Daniel Sonntag, Trung Le, Ngan Le, Jan Peter, An Thai Le, Minh Nhat Vu, Mathias Niepert, Khoa D. Doan, Duy M. H. Nguyen, Vien Anh Ngo

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（VinUniversity人工智能研究中心） ； VinRobotics ； KAIST（韩国科学技术院） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（国际马克斯·普朗克智能系统研究学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） ； University of Oldenburg（奥尔登堡大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的选择性扩散噪声方法，通过动态采样噪声向量增强视觉-语言-动作策略的鲁棒性和动作平滑性，在仿真和真实场景中成功率分别提升8%和10%。

Lost in Reconstruction: Aligning Action Representations with Language in Vision-Language-Action Models

在重建中迷失：将视觉-语言-动作模型中的动作表示与语言对齐

Li Wenjie, Yash Jangir, Ignacy Stepka, Yash Agarwal, Marion Kipsang, Yonatan Bisk

机构 * 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,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型中动作表示与语言脱节的问题，提出SALT语义对齐动作标记器，在SimplerEnv中使策略平均成功率达71.9%，显著优于基线方法。

GUARD: Grounding Uncertainty and Ablation-Based Risk Detection for Diffusion-Based VLAs

GUARD：面向扩散型视觉-语言动作（VLA）的不确定性与基于消融的风险检测

Suhas Hegde, Jitendra Yasaswi Bharadwaj Katta

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

AI总结 本文提出GUARD方法，无需修改预训练扩散型VLA策略即可检测其故障，在多基准测试中提升未见过任务的ROC-AUC，提供可跨多维度迁移的故障信号。

DRIFT: Derailing Denoising Trajectories of Flow-Matching VLAs with Adversarial Patch Attack

DRIFT：通过对抗性补丁攻击破坏流匹配视觉-语言-动作（VLA）模型的去噪轨迹

Hoseong Tae, Jong-Seok Lee

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

AI总结 该研究提出DRIFT对抗性补丁攻击方法，针对流匹配VLA模型pi0等，通过攻击首个去噪步骤破坏其去噪轨迹，在LIBERO套件上高效破解原本可解决的机器人任务，效果优于相关基线攻击。