机器人 / 具身智能

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）） 纠错

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

Think Only When Needed: Prompt-Authority Control for Selective Slow-Path Intervention in Vision-Language-Action Manipulation

按需思考：用于视觉-语言-动作操纵中选择性慢路径干预的提示权限控制

Zhiruo Zhou, Zelin Li, Xiwen Chen, Jiazhuo Li, Chenwei Wang, Huiming Chen, Xiaojun Zhu

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

AI总结 针对视觉-语言-动作操纵中检索文本导致的提示形式崩溃问题，提出TOWN-VLA提示权限接口，在LIBERO-Plus评估和PiPER机械臂实验中提升了任务成功率。

Pointing-VLA: Typed Spatial Grounding Interfaces for Vision-Language-Action Manipulation

Pointing-VLA：面向视觉-语言-动作操控的类型化空间定位接口

Xiwen Chen, Zelin Li, Zhiruo Zhou, Huiming Chen, Chenwei Wang, Xiaojun Zhu

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

AI总结 Pointing-VLA是基于Embodied-R1的类型化空间读出接口，可提升VLA模型的机器人操控性能，在多任务评估中实现SOTA表现，还能高效迁移至其他机器人系统并提升真实机器人自主成功率。

Ludi${}_{\scriptscriptstyle 0.1}$: An Agentic System for Socially Intelligent Robots

Ludi₀.₁：面向社交智能机器人的智能体系统

Wooseong Chung, William Cong, Jakub Dworakowski, Ethan Ewer, Tri Wahyu Guntara, Yeonwoo Jeong, Tianchong Jiang, Chaewon Kim, Hyunseo Kim, Jinwoo Kim, Jinyeon Kim, Yea-Seul Kim, Jack Kunde, Kangwook Lee, Sangheon Lee, Robert Nowak, Junha Roh

机构 * Ludo Robotics（乐动机器人） 纠错

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

AI总结 该研究提出Ludi₀.₁智能体系统，集成多技能与微调视觉语言模型，为社交智能机器人提供可行的人机协作方案，还可生成相关交互轨迹用于开发更融合的机器人基础模型。

Guided Action Flow: Q-Guided Inference for Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

引导动作流：面向流匹配视觉-语言-动作策略的Q引导推理

Liuhaichen Yang, Zhuang Jiang, Chenchao Sheng, Zezhi Tang

机构 * Department of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院） ； Department of Mechanical Engineering, University College London（机械工程系，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出Guided Action Flow框架，通过冻结预训练策略并利用学习到的动作块评论家引导逆向流采样，在LIBERO任务中单任务评论家将成功率从68.0%提升至82.0%。

Q-VGM: Q-Value-Gradient Matching for Offline-to-Online Reinforcement Learning of Flow-Matching VLA

Q-VGM: 基于Q引导的值梯度匹配的流匹配VLA策略

Ziqian Wang, Yitian Liu, Xingjian Mao, Minqian Wang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Q-VGM离线强化学习方法，通过将值梯度转化为去噪时间上的值梯度场，避免反向传播去噪链，高效微调流匹配VLA策略，在LIBERO等任务上显著提升成功率。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables

Learning While Deploying: Fleet-Scale Reinforcement Learning for Generalist Robot Policies

在部署中学习：面向通用机器人策略的机群规模强化学习

Yi Wang, Xinchen Li, Pengwei Xie, Pu Yang, Buqing Nie, Yunuo Cai, Qinglin Zhang, Chendi Qu, Jeffrey Wu, Jianheng Song, Xinlin Ren, Jingshun Huang, Mingjie Pan, Siyuan Feng, Zhi Chen, Jianlan Luo

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； AGIBOT Finch ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出LWD框架，通过机群规模的离线到在线强化学习，结合分布式隐式价值学习与伴随匹配Q学习，持续后训练通用视觉-语言-动作策略，在16台双臂机器人上实现95%平均成功率。

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