机器人 / 具身智能

LiLo-VLA: Compositional Long-Horizon Manipulation via Linked Object-Centric Policies

LiLo-VLA：通过链接的对象为中心策略实现组合长周期操控

Yue Yang, Shuo Cheng, Yu Fang, Homanga Bharadhwaj, Mingyu Ding, Gedas Bertasius, Daniel Szafir

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 LiLo-VLA通过链接的对象为中心策略实现长周期操控，通过模块化框架实现零样本泛化，提升机器人任务成功率。

EO-1: An Open Unified Embodied Foundation Model for General Robot Control

EO-1：一个通用机器人控制的开放统一具身基础模型

Delin Qu, Haoming Song, Qizhi Chen, Zhaoqing Chen, Xianqiang Gao, Dong Wang, Xinyi Ye, Qi Lv, Modi Shi, Guanghui Ren, Cheng Ruan, Maoqing Yao, Haoran Yang, Jiacheng Bao, Bin Zhao, Xuelong Li

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； AgiBot ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 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 EO-1是一个统一的具身基础模型，通过交错视觉-文本-动作预训练实现了在多模态推理和机器人控制中的卓越性能。

PD-VLA: Accelerating Vision-Language-Action Model Integrated with Action Chunking via Parallel Decoding

PD-VLA：通过并行解码加速集成动作分块的视觉-语言-动作模型

Wenxuan Song, Jiayi Chen, Pengxiang Ding, Han Zhao, Wei Zhao, Zhide Zhong, Zongyuan Ge, Zhijun Li, Donglin Wang, Jun Ma, Lujia Wang, Haoang Li

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

AI总结 PD-VLA通过并行解码框架提升视觉-语言-动作模型在动作分块中的效率与性能

Comments Accepted by IROS 2025, updated results on LIBERO

Self-Correcting VLA: Online Action Refinement via Sparse World Imagination

自校正视觉-语言-动作模型：通过稀疏世界想象实现在线动作细化

Chenyv Liu, 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 ：manipulation(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.CV

AI总结 SC-VLA通过稀疏世界想象实现自校正，提升机器人操作任务的效率和成功率。

Joint-Aligned Latent Action: Towards Scalable VLA Pretraining in the Wild

联合对齐的潜在动作：迈向大规模野外VLA预训练

Hao Luo, Ye Wang, Wanpeng Zhang, Haoqi Yuan, Yicheng Feng, Haiweng Xu, Sipeng Zheng, Zongqing Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； BeingBeyond 纠错

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

AI总结 JALA通过联合对齐的潜在动作预训练框架，提升从人类数据中大规模预训练视觉-语言-动作模型的效率与性能。

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