机器人 / 具身智能

Unifying Perception and Action: A Hybrid-Modality Pipeline with Implicit Visual Chain-of-Thought for Robotic Action Generation

统一感知与行动：一种融合模态的管道，具有隐式视觉推理链的机器人行动生成

Xiangkai Ma, Lekai Xing, Han Zhang, Wenzhong Li, Sanglu Lu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：robotic(title,abstract)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 VITA通过融合视觉和动作的共享潜在空间，实现机器人行动生成的统一感知与行动，提升了多个任务的成功率和性能。

Parallels Between VLA Model Post-Training and Human Motor Learning: Progress, Challenges, and Trends

VLA模型后训练与人类运动学习的类比：进展、挑战与趋势

Tian-Yu Xiang, Ao-Qun Jin, Xiao-Hu Zhou, Mei-Jiang Gui, Xiao-Liang Xie, Shi-Qi Liu, Shuang-Yi Wang, Sheng-Bin Duan, Fu-Chao Xie, Wen-Kai Wang, Si-Cheng Wang, Ling-Yun Li, Tian Tu, Zeng-Guang Hou

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格拉inger工程学院） ； CAS Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology（中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心） ； Joint Laboratory of Intelligence Science and Technology, Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学系统工程学院智能科学与技术联合实验室） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文从人类运动学习角度综述了VLA模型后训练的进展、挑战与趋势，提出四类后训练方法并探讨了其在机器人操作中的应用与未来方向。