Realtime-VLA V2: Learning to Run VLAs Fast, Smooth, and Accurate
Realtime-VLA V2:学习以快速、平滑和准确地运行VLAs
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文提出Realtime-VLA V2,通过校准、规划与控制及学习方法,实现机器人在真实任务中高速、高精度和高灵活性的VLAs运行。
视觉与机器人
机器人、具身智能、机器人学习、操作、导航和具身世界模型。
Realtime-VLA V2:学习以快速、平滑和准确地运行VLAs
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文提出Realtime-VLA V2,通过校准、规划与控制及学习方法,实现机器人在真实任务中高速、高精度和高灵活性的VLAs运行。
GeoAware-VLA: 基于隐式几何的视觉-语言-动作模型
机构 * Department of Robotics, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(机器人系,Mohamed bin Zayed人工智能大学)
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 GeoAware-VLA通过整合几何先验提升视觉-语言-动作模型的视角不变性,显著提高零样本泛化能力,并在现实机器人平台中取得显著效果。
Comments Under Review, Project Page https://alisharey.github.io/GeoAware-VLA/
TacMamba: 一种连接快速反射与慢速VLA推理的触觉历史压缩适配器
机构 * Zhejiang University(浙江大学) ; GigaAI ; Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学)
专题命中 机器人基础模型 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
AI总结 TacMamba通过触觉历史压缩器和双阶段训练策略,实现高频率触觉数据与低频视觉推理的高效融合,提升实时任务性能。
联合对齐的潜在动作:迈向大规模野外VLA预训练
机构 * Peking University(北京大学) ; Renmin University of China(中国人民大学) ; BeingBeyond
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。
Comments CVPR2026
我如何快速跑动我的VLA?通过VLA-Perf解密VLA推理性能
机构 * NVIDIA Research(英伟达研究)
专题命中 机器人基础模型 :embodied AI(abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文通过VLA-Perf分析VLA模型的推理性能,探讨了模型设计和部署对实时推理的影响,提出了15项关键结论以指导未来VLA系统设计。
VLAgents: 一种高效的VLA推理政策服务器
机构 * University of Technology Nuremberg(图恩大学) ; Technical University of Munich(慕尼黑技术大学)
专题命中 机器人基础模型 :robotics(abstract);分类 cs.RO
AI总结 VLAgents是一种高效的VLA推理政策服务器,通过统一协议和上下文适应通信层,提升了机器人中VLAs的部署效率和性能表现。
SOP:一种可扩展的在线后训练系统用于视觉-语言-动作模型
机构 * Agibot Research(Agibot研究机构) ; Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)
专题命中 机器人基础模型 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
AI总结 SOP系统通过在线分布式后训练提升视觉-语言-动作模型在现实世界中的性能,实现高效可靠的多任务适应。
以人为中心的敏捷制造通用物理智能
机构 * Northeastern University(东北大学) ; Bmade Robotics(Bmade机器人)
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文探讨了通过VLA模型实现通用物理智能在敏捷制造中的应用,系统回顾了最新进展并提出未来研究方向。
Comments Advanced Engineering Informatics
令牌扩展-合并:面向视觉-语言-动作模型的免训练 令牌压缩
机构 * College of Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University(1 科学与工程学院,哈马德·本·卡西姆大学) ; Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(2 摩萨·本·扎耶德人工智能大学) ; College of Computer Science and Technology, Zhejiang University(3 计算机科学与技术学院,浙江大学)
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.RO
AI总结 TEAM-VLA通过动态令牌扩展与合并机制,实现无需训练的视觉-语言-动作模型高效推理,提升速度并保持任务性能。
Comments 8 pages, 5 figures
机构 * School of Electrical Engineering, KAIST(韩国科学技术院电子工程学院)
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.CV
Comments 9 pages, 9 figures
机构 * HKUST(香港科技大学) ; NTU(国立台湾大学) ; SYSU(南方科技大学) ; NUS(国立新加坡大学) ; Alibaba Group(阿里巴巴集团)
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.CV
Comments Project Page: https://livioni.github.io/OmniVGGT-official/
机构 * University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
专题命中 机器人基础模型 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
机构 * Intelligent Robotics Group at the Department of Electrical Engineering and Automation, School of Electrical Engineering, Aalto University(Aalto大学电气工程学院电气工程与自动化系智能机器人组) ; Biomimetics and Intelligent Systems Group at the Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu(奥卢大学信息科技与电气工程学院仿生学与智能系统组) ; Section of Mechanical Technology at the Department of Engineering Technology and Didactics, Technical University of Denmark(丹麦技术大学工程技术与教学系机械技术部门)
专题命中 机器人基础模型 :manipulation(abstract);分类 cs.RO
Comments Under review for ICRA 2026
机构 * London School of Economics(伦敦经济学院) ; ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) ; Princeton University(普林斯顿大学) ; Department of Computer Science(计算机科学系) ; Mila - Quebec AI Institute(魁北克人工智能研究所)
专题命中 机器人基础模型 :world model(abstract);分类 cs.LG
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) ; Westlake University(西湖大学) ; Zhejiang University(浙江大学) ; OpenHelix Team(OpenHelix团队) ; State Key Laboratory of Networking and Switching Technology(网络与交换技术国家重点实验室) ; The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州))
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.RO
Comments 28 pages; Project page: https://vla-adapter.github.io/; Github: https://github.com/OpenHelix-Team/VLA-Adapter; HuggingFace: https://huggingface.co/VLA-Adapter
机构 * Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) ; Lehigh University(莱斯大学)
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract);分类 cs.AI
Comments 19 pages, 12 figures, 6 tables
利用SKA-Low和SKA-Mid研究电离层
专题命中 机器人基础模型 :navigation(abstract)
AI总结 本文通过对比uGMRT、VLA、MWA和LOFAR的观测,量化电离层相位波动、位置偏移和闪烁效应,评估对校准和成像的影响,并预测SKA-Low和SKA-Mid的电离层效应。
Comments Published in Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII), 2026 (arXiv:2606.20366). Report-no:AASKAII/Datta01. Advancing Astrophysics with the SKA II (AASKAII) outlines the transformative scientific advances that will be enabled by the SKA telescopes
相同权重,不同机器人:VLA策略的部署安全性视角
专题命中 机器人基础模型 :robot policy(abstract)
AI总结 本文提出视觉-语言-动作(VLA)策略的部署安全性问题,通过形式化可执行策略规范,揭示相同检查点因动作元数据不匹配导致执行不等价,并给出量化漂移的证书方法。
校正VLBA和MeerKAT的电离层法拉第旋转
专题命中 机器人基础模型 :navigation(abstract)
AI总结 本文通过比较传统方法与ALBUS软件,校正VLBA和MeerKAT的电离层法拉第旋转测量误差,提高观测精度。
Comments Accepted for publication in ApJS
专题命中 机器人基础模型 :robotic(abstract)
Comments 5 pages, ApJ in Press, to appear on Nov 10, 2006, vol 651
Journal ref Astrophys.J.652:507-511,2006