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视觉与机器人

机器人 / 具身智能

机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。

2026-08-24 至 2026-08-24 共收录 3 信号源:cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

1. 机器人基础模型 3 篇

2608.20735 2026-08-24 cs.AI cs.RO 新提交 82%

ForeTime-VLA: Causal Future-Token Distillation from a World Action Model for Conveyor-Belt Manipulation

ForeTime-VLA:面向传送带操作的世界动作模型的因果未来令牌蒸馏

Siyuan Ma, Yutian Zhang, Boshi Zhang, Qinglian Wu, Jiaqi Zhai, Dong Wei, Xiaojin Huang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)(杭州云深处科技有限公司(深地机器人))

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

AI总结 该研究提出ForeTime-VLA策略,通过从冻结Fast-WAM教师模型蒸馏因果未来令牌,在传送带操控任务上降低了MAE和L2误差,提升了抓取成功率,验证了该方法的有效性。

Comments 8 pages, 5 figures. Introduces ForeTime-VLA, a causal future-token distillation method for conveyor-belt manipulation from a frozen world action model teacher

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2608.21247 2026-08-24 cs.CV cs.RO 新提交 62%

Just Noticeable Difference Modeling for Token Compression in Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型中用于令牌压缩的刚可察觉差异建模

Zhuoyuan Li, Rui Zhao, Jin Wang, Hanwei Zhu, Cong Zhang, Giuseppe Valenzise, Weisi Lin, Kin-Man Lam

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Bytedance Inc.(字节跳动公司) Shandong University(山东大学) CNRS(法国国家科学研究中心) CentraleSupelec(中央理工学院) Université Paris-Saclay(巴黎萨克雷大学)

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

AI总结 本文针对视觉-语言-动作模型的令牌压缩问题,提出Action-JND方法,通过动作容忍度准则优化压缩,在LIBERO基准实验中提升了激进压缩下的压缩可靠性。

Comments 15 pages, 5 figures

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2608.20556 2026-08-24 cs.RO cs.LO eess.SY 新提交 57%

Logic-VLA: A Temporal Logic Conditioned Vision-Language-Action Model

Logic-VLA:一种时序逻辑条件下的视觉-语言-动作模型

Celina Shiyu Wang, Yiqi Zhao, Junjie Ye, Yue Wang, Jyotirmoy V. Deshmukh

机构 * University of Southern California(南加州大学)

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

AI总结 Logic-VLA是感知形式化需求的VLA模型,以STL规约为条件,经两阶段适配后,在四旋翼导航仿真中大幅提升STL满足率,仅小幅降低常规NL任务成功率,可适配不同形式化需求。

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