The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

VANE: Reliable Test-Time Training for Vision-Language-Action Models via Future Visual Representation Prediction

VANE：通过未来视觉表示预测实现视觉-语言-动作模型的可靠测试时训练

Hongjin Ji, Guoyang Xia, Luoyang Sun, Fangxiang Feng, Lei Ren

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Li Auto Inc.（理想汽车） 纠错

AI总结 本文提出VANE框架，通过条件提示自适应、未来视觉后果学习及候选更新隔离评估的方法，提升VLA策略在闭环操纵中的可靠性，在SimplerEnv WidowX上将平均成功率提高3.2个百分点。

Grounding Large Language Models as Generalizable Policies in Network Control

大语言模型作为网络优化的通用策略

Duo Wu, Linjia Kang, Zhimin Wang, Fangxin Wang, Wei Zhang, Chongbo Sun, Xuefeng Tao, Wei Yang, Le Zhang, Wenwu Zhu, Peng Cui, Zhi Wang

机构 * Bytedance（字节跳动） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） 纠错

AI总结 本文提出Trailblazer框架，利用大语言模型实现跨任务和环境的通用网络策略，通过网络对齐和策略协作机制提升效率与泛化能力。

Comments Arxiv version. Official version has been submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing