Zhejiang University（浙江大学）

Dual Latent Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

用于机器人操作的视觉-语言-动作模型中的双潜记忆

Hongyu Qu, Jianzhe Gao, Xiaobin Hu, Shaohuan Yang, Xinlei Yu, Rui Yan, Wenguan Wang, Xiangbo Shu, Shuicheng Yan

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究针对主流VLA模型处理长期任务的不足，提出LaMem-VLA框架，通过四个协调组件将历史经验重构为潜记忆令牌并与VLA推理直接交织，实现在同一潜空间处理历史经验，经实验验证该框架具有优越性。

Comments Project page: https://github.com/quhongyu/LaMem-VLA

RoboSnap: One-Shot Real-to-Sim Scene Generation for Generalizable Robot Learning and Evaluation

RoboSnap：用于可泛化机器人学习与评估的一次性真实到模拟场景生成

Shujie Zhang, Jingkun Yi, Weipeng Zhong, Zirui Zhou, Yangkun Zhu, Hanqing Wang, Xudong Xu, Weinan Zhang, Chunhua Shen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对构建物理稳定且视觉逼真场景缓慢昂贵的问题，提出RoboSnap框架，通过分层设计将单张RGB图像转为模拟场景，实验证明其能实现轨迹重放等，还引入DROID-Sim数据集，凸显真实到模拟方法对机器人学习评估的价值。

Comments 24 pages, 16 figures, Project page: https://robosnap.github.io

Dynamic-in-Few-Step: Unifying Dynamic Computation and Few-Step Distillation for Efficient Video Generation

动态少步长：统一动态计算与少步长蒸馏以实现高效视频生成

Yu Cheng, Siyue Yao, Zhongang Qi, Shanyan Guan, Wei Li, Fajie Yuan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； BlueImage, vivo（蓝城图像，维沃） ； Xian Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

AI总结 针对视频扩散模型计算成本高问题，提出将动态结构稀疏化融入蒸馏过程的加速框架，联合优化去噪步骤与模型稀疏性，引入相关策略和机制确保训练稳定，开发推理引擎，有效提升效率且保持生成质量。