视觉大模型 / VLM

Multi-Agent Robotic Control with Onboard Vision-Language Models

基于机载视觉语言模型的多智能体机器人控制

Kajetan Rachwał, Maciej Majek, Bartłomiej Boczek, Jakub Matejczyk, Dominik Matejkowski, Adam Dąbrowski, Tim Seyde, Alexander Amini, Maria Ganzha

机构 * Faculty of Mathematics and Information Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学数学与信息科学学院） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：vision-language model(title)；vision language model(abstract)

AI总结 研究针对视觉语言模型用于机器人控制的挑战，提出多智能体系统架构，在机载硬件部署智能体，用紧凑型VLMs并经微调及新型编排智能体，经硬件在环模拟验证，证明该机载架构可行高效，有实际应用潜力且模拟环境已开源。

Comments 6 pages, 2 figures, accepted to 24th International Conference on Practical applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS'26)

Towards Reliable Aerial Ground Vehicle Collaboration: An Integrated Planning and Autonomy Framework for Field Deployment

迈向可靠的空地车辆协作：用于实地部署的集成规划与自主框架

Md Safwan Mondal, Luca Russo, James D. Humann, James M. Dotterweich, Pranav Bhounsule

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：VLM(abstract,abstract_cn)；vision language model(abstract)

AI总结 研究针对无人机长时间任务飞行续航受限问题，提出集成规划与自主框架。通过深度强化学习规划器解决协同路由问题，引入标准化API弥合规划与执行差距，还有轻量级重新规划器，经实验验证系统在动态任务中有强大协同导航和适应性。

Vision Language Action (VLA) Models for Unmanned Aerial Robotics and Bimanual Manipulation: A Review

用于无人机机器人和双手操作的视觉语言动作（VLA）模型综述

Inkyu Sa, Chanoh Park, Hea-Min Lee, Donghee Noh, Ho Seok Ahn

机构 * Chef Robotics ； RovifyLab ； IT Application Research Center, Jeonbuk Regional Branch ； Department of Electrical, Computer and Software Engineering（电气与计算机软件工程系） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 综述2017 - 2026年183篇文献，围绕视觉语言动作模型在无人机机器人和双手操作方面的应用，涵盖多维度，表明双手VLA相关策略可转移至无人机系统，还确定了两领域的14个研究方向。

Comments 56 pages, 11 figures, 16 tables

Are GUI Agents Focused Enough? Automated Distraction via Semantic-level UI Element Injection

GUI代理是否足够专注？通过语义层面的UI元素注入实现自动化干扰

Wenkui Yang, Chao Jin, Haisu Zhu, Weilin Luo, Derek Yuen, Kun Shao, Junxian Duan, Huaibo Huang, Jie Cao, Ran He

机构 * SAIS, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； SIST, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出语义层面UI元素注入方法，通过在截图上叠加安全对齐且无害的UI元素来误导代理的视觉基础。实验显示，该方法在五个受害者模型上提升了攻击成功率，并证明注入元素可作为持久吸引器。

Comments Accepted by ECCV 2026, public code at https://github.com/HashTAG00002/UI-Injection