机器人 / 具身智能

VLA-JEPA: Enhancing Vision-Language-Action Model with Latent World Model

VLA-JEPA: 通过潜在世界模型增强视觉-语言-动作模型

Jingwen Sun, Wenyao Zhang, Zekun Qi, Shaojie Ren, Zezhi Liu, Hanxin Zhu, Guangzhong Sun, Xin Jin, Zhibo Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东部科技研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：world model(title)；manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 VLA-JEPA通过潜在世界模型提升视觉-语言-动作模型的泛化与鲁棒性，采用无泄露状态预测和两阶段训练策略。

LAP: Language-Action Pre-Training Enables Zero-shot Cross-Embodiment Transfer

LAP：语言-动作预训练实现零样本跨躯体迁移

Lihan Zha, Asher J. Hancock, Mingtong Zhang, Tenny Yin, Yixuan Huang, Dhruv Shah, Allen Z. Ren, Anirudha Majumdar

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 LAP通过语言-动作预训练实现零样本跨躯体迁移，首次在无需特定躯体微调的情况下达到显著的迁移效果，提升性能达两倍。

Comments Project website: https://lap-vla.github.io

MOTIF: Learning Action Motifs for Few-shot Cross-Embodiment Transfer

MOTIF: 为少样本跨躯体迁移学习动作动机

Heng Zhi, Wentao Tan, Lei Zhu, Fengling Li, Jingjing Li, Guoli Yang, Heng Tao Shen

机构 * Tongji University（同济大学） ； University of Technology Sydney（技术悉尼大学） ； University of Electronic Science（电子科学大学） ； Advanced Institute of Big Data（大数据高级研究所） 纠错

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

AI总结 MOTIF通过学习动作动机实现高效的少样本跨躯体迁移，提升机器人在新躯体上的动作生成能力。