VLA / 视觉-语言-动作模型

Asynchronous Fast-Slow Vision-Language-Action Policies for Whole-Body Robotic Manipulation

异步快速-慢速视觉-语言-动作策略用于全身机器人操作

Teqiang Zou, Hongliang Zeng, Yuxuan Nong, Yifan Li, Kehui Liu, Haotian Yang, Xinyang Ling, Xin Li, Lianyang Ma

机构 * AstriBot Team（AstriBot团队） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title,abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 DuoCore-FS通过异步快速-慢速框架提升全身机器人操作的实时性能与任务成功率。

Continuous Vision-Language-Action Co-Learning with Semantic-Physical Alignment for Behavioral Cloning

具有语义-物理对齐的连续视觉-语言-动作共学用于行为克隆

Xiuxiu Qi, Yu Yang, Jiannong Cao, Luyao Bai, Chongshan Fan, Chengtai Cao, Hongpeng Wang

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出CCoL框架，通过连续共学视觉、语言和动作，解决行为克隆中的语义-物理不一致问题，提升动作执行的准确性和鲁棒性。

Comments Accepted at AAAI 2026, the Project website is available at https://qhemu.github.io/CCoL/

ActionFlow: A Pipelined Action Acceleration for Vision Language Models on Edge

ActionFlow：面向边缘设备的视觉语言模型流水线动作加速

Yuntao Dai, Hang Gu, Teng Wang, Qianyu Cheng, Yifei Zheng, Zhiyong Qiu, Lei Gong, Wenqi Lou, Xuehai Zhou

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（计算机科学与技术学院，中国科学技术大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, University of Science and Technology of China（苏州市先进研究院，中国科学技术大学） ； IEIT SYSTEMS Co., Ltd.（IEIT SYSTEMS公司） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 ActionFlow通过跨请求流水线策略提升边缘设备上VLA模型的推理速度，实现2.55倍的FPS提升，无需重新训练。

LoLA: Long Horizon Latent Action Learning for General Robot Manipulation

LoLA：面向通用机器人操作的长周期隐式动作学习

Xiaofan Wang, Xingyu Gao, Jianlong Fu, Zuolei Li, Dean Fortier, Galen Mullins, Andrey Kolobov, Baining Guo

机构 * Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院微电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；VLA(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 LoLA通过整合长期多视角观察和机器人本体感觉，实现长周期、语言引导的机器人操作任务，显著优于现有方法。

Reinforcement Learning for Large Model: A Survey

为大模型设计强化学习：综述

Weijia Wu, Chen Gao, Joya Chen, Kevin Qinghong Lin, Qingwei Meng, Yiming Zhang, Yuke Qiu, Hong Zhou, Mike Zheng Shou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了视觉强化学习领域，探讨了多模态大语言模型、视觉生成等四个主题，分析了算法设计、奖励工程及评估协议，并指出了样本效率、泛化能力等开放挑战。

Comments 22 pages

Learning Skills from Action-Free Videos

从无动作视频中学习技能

Hung-Chieh Fang, Kuo-Han Hung, Chu-Rong Chen, Po-Jung Chou, Chun-Kai Yang, Po-Chen Ko, Yu-Chiang Wang, Yueh-Hua Wu, Min-Hung Chen, Shao-Hua Sun

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 本文提出SOF框架，通过从无动作视频中学习潜在技能，实现视频动态与机器人动作的对齐，提升多任务和长周期任务的性能。

An immersed boundary method for the discrete velocity model of the Boltzmann equation

用于玻尔兹曼方程离散速度模型的浸入边界方法

Longqing Ge, Qingdong Cai, Yonghao Zhang, Tianbai Xiao

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 本文提出了一种用于玻尔兹曼方程离散速度模型的浸入边界方法，通过改进的插值策略和切分元修正方法，实现了高精度的流体-结构相互作用模拟。

Comments 44 pages, 25 figures, 1 table

A multiwavelength study of an early galaxy group merger in COSMOS revealed by two tailed radio galaxies at z = 0.35

利用多波段观测研究一个早期星系团合并的COSMOS场，通过z=0.35处的双尾射电星系揭示

Paula Vulić, Vernesa Smolčić, Ghassem Gozaliasl, Ivan Delvecchio, Alexis Finoguenov

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract)

AI总结 利用多波段观测发现z=0.35处的双尾射电星系，揭示早期星系团合并的动态年轻特性。

Journal ref A&A, 704, A337 (2025)