视觉大模型 / VLM

ContactFlow: A video action conditioning that transfers across embodiments

ContactFlow：一种可跨 embodiment 迁移的视频动作条件模型

Sami Azirar, Enrico Pallotta, Jan Nogga, Jürgen Gall, Sven Behnke, Hermann Blum

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute（拉马尔研究所） 纠错

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

AI总结 Contact Flow 是一种与 embodiment 无关的动作表示，可跨人类演示与不同机器人 embodiment 迁移，用于构建能预测合理操纵结果的世界模型，集成到 pipeline 后在相关任务上表现良好。

AdaMARP: An Adaptive Multi-Agent Interaction Framework for General Immersive Role-Playing

AdaMARP: 一种自适应多智能体交互框架用于通用沉浸式角色扮演

Zhenhua Xu, Dongsheng Chen, Shuo Wang, Jian Li, Chengjie Wang, Meng Han, Yabiao Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 AdaMARP提出了一种自适应多智能体交互框架，通过沉浸式信息格式和显式场景管理器提升角色扮演的沉浸感和适应性，实验表明其在角色一致性、环境基础性和场景转换等方面优于现有系统。

Comments ACL2026 Findings

Vision-TL-Action: Neuro-Symbolic Trajectory Generation from Visual Observations and Temporal Logic

Vision-TL-Action：基于视觉观测和时序逻辑的神经符号轨迹生成

Zezhi Liu, Zhiwei Zheng, Hanqian Luo, Deyun Qin, Shizhen Wu, Yongchun Fang

专题命中 GUI与屏幕智能体 ：grounding(abstract)

AI总结 本文提出Vision-TL-Action模型，通过融合视觉与TL节点标记生成动作轨迹，在Panda、AntMaze任务中优于或接近基线，实现无需物体几何信息的视觉到TL目标的轨迹生成。

Comments 17 pages, 15 figures