机器人 / 具身智能

VEGA: Learning Navigation VLAs from In-the-Wild Egocentric Video with Geometric Trajectory Supervision

VEGA: 从野外自我中心视频中通过几何轨迹监督学习导航VLA

Gershom Seneviratne, Yohan Abeysinghe, Jianyu An, Vaibhav Shende, Rahul Kumar, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 提出VEGA方法，利用未标注的自我中心视频通过重建场景几何生成障碍感知轨迹，训练流匹配VLA导航策略，在VEGA-Bench上碰撞减少33.0%，真实世界成功率提升至少150.0%。

Teaching Tiny VLA Models Where to Look and How to Move

XS-VLA：将粗粒度空间蒸馏与潜在流匹配相结合用于轻量级机器人控制

Iok Tong Lei, Ying Jie Yap, Wei Huang, Qingchen Xie, Qianzhi Li, Yujie Zhang, Xiaolong Liu, Zhidong Deng

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Wuxi Dexteroushands Robotic Technology Co.（无锡灵犀机器人技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出XS-VLA框架，先通过微调从Qwen3-VL-4B向SmolVLM2-0.25B骨干网蒸馏空间语义知识，再用其增强骨干网训练潜在流匹配策略，提升轻量级机器人控制性能，在LIBERO基准测试中表现出色。

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DLAM: Distributional Latent Actions with Temporal Constraints

DLAM：带时间约束的分布隐式动作模型

Zuojin Tang, Feifan Luo, Haoyun Liu, Botai Yuan, Dekang Qi, Ronghan Chen, Yandan Yang, Tong Lin, Xinyuan Chang, Mu Xu, Bin Liu, De Ma, Zhiheng Ma

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

AI总结 该研究针对VLA模型数据稀缺问题，提出带时间约束的分布隐式动作模型DLAM，通过特定约束优化隐式动力学，提升了视频重建效果及机器人操作任务的策略性能。

Explicit Kinematic Guidance from Analytic Concepts for Vision-Language-Action Models

面向视觉-语言-动作模型的来自解析概念的显式运动学引导

Mingyang Sun, Jiude Wei, Xiujian Liang, Qichen He, Donglin Wang, Cewu Lu, Jianhua Sun

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型忽略3D物体结构信息的缺陷，构建概念专家模块生成解析概念，通过双阶段机制提供显式引导，提升了模型的操作成功率与学习效率。