视觉大模型 / VLM

Generalizable Dense Reward for Long-Horizon Robotic Tasks

可泛化的密集奖励用于长周期机器人任务

Silong Yong, Stephen Sheng, Carl Qi, Xiaojie Wang, Evan Sheehan, Anurag Shivaprasad, Yaqi Xie, Katia Sycara, Yesh Dattatreya

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon Robotics（亚马逊机器人） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV、cs.LG

AI总结 本文提出VLLR框架，结合外部奖励和内部奖励提升长周期机器人任务性能，通过任务分解和自信心引导实现无需人工奖励工程的高效训练。

Comments Project page: https://silongyong.github.io/vllr_project_page/

RANGER: A Monocular Zero-Shot Semantic Navigation Framework through Visual Contextual Adaptation

RANGER：通过视觉上下文适应的单目零样本语义导航框架

Ming-Ming Yu, Yi Chen, Börje F. Karlsson, Wenjun Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：vision-language model(abstract)；VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RANGER通过视觉上下文学习实现零样本语义导航，无需依赖深度和姿态信息，利用3D基础模型和视觉语言模型提升任务效率与环境适应性。

Comments Accepted at ICRA 2026