VLA / 视觉-语言-动作模型

LIBERO-X: Robustness Litmus for Vision-Language-Action Models

LIBERO-X：用于视觉-语言-动作模型的鲁棒性检测仪

Guodong Wang, Chenkai Zhang, Qingjie Liu, Jinjin Zhang, Jiancheng Cai, Junjie Liu, Xinmin Liu

机构 * Meituan（美团） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 LIBERO-X通过分层评估协议和多样化训练数据集，系统性地提升视觉-语言-动作模型的鲁棒性评估能力。

Comments 19 pages, 14 figures and 8 tables

DriveWorld-VLA: Unified Latent-Space World Modeling with Vision-Language-Action for Autonomous Driving

DriveWorld-VLA: 基于视觉-语言-动作的统一潜在空间世界建模用于自动驾驶

Feiyang jia, Lin Liu, Ziying Song, Caiyan Jia, Hangjun Ye, Xiaoshuai Hao, Long Chen

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining（交通数据挖掘重点实验室） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

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

AI总结 DriveWorld-VLA通过统一视觉-语言-动作与潜在空间世界建模，提升自动驾驶中的决策与前瞻性想象能力。

Comments 20 pages, 7 tables, 12 figures

Unified analysis of screening masses for vector and axial-vector mesons and their diquark partners in the Contact Interaction model

向心相互作用模型中向量和轴向向量介子及其双夸克伙伴的统一分析

L. X. Gutiérrez-Guerrero, M. A. Ramírez-Garrido, M. A. Pérez de León, R. J. Hernández-Pinto

专题命中 VLA模型 ：action model(title)

AI总结 本文基于向心相互作用模型，统一分析了向量和轴向向量介子及其双夸克伙伴的屏蔽质量，揭示了高温下宇称伙伴的收敛现象及味对称性恢复。

Comments 17 pages, 11 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2508.01099

Journal ref Phys. Rev. D 113, 014035 (2026)

Hi-Agent: Hierarchical Vision-Language Agents for Mobile Device Control

Hi-Agent：用于移动设备控制的分层视觉语言代理

Zhe Wu, Hongjin Lu, Junliang Xing, Changhao Zhang, Yuxuan Li, Yin Zhu, Yuhao Yang, Yuheng Jing, Kai Li, Kun Shao, Jianye Hao, Jun Wang, Yuanchun Shi

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Hi-Agent通过分层结构和前瞻性优势函数，实现移动设备控制的高效训练和高成功率。

CRISP -- Compliant ROS2 Controllers for Learning-Based Manipulation Policies and Teleoperation

CRISP -- 用于基于学习的操控策略和遥控的兼容ROS2控制器

Daniel San José Pro, Oliver Hausdörfer, Ralf Römer, Maximilian Dösch, Martin Schuck, Angela P. Schoellig

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； TUM School of Computation, Information and Technology（TUM计算、信息与技术学院） ； Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Learning Systems and Robotics Lab（学习系统与机器人实验室） ； TUM Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)（慕尼黑技术大学机器人与人工智能研究所（MIRMI）） 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：action model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 CRISP是一种用于ROS2的轻量级控制器，支持基于学习的操控策略和遥控，提供统一的数据收集和策略执行管道，降低应用难度。

Comments 5 pages, 5 figures

A Taxonomy for Evaluating Generalist Robot Manipulation Policies

机器人通用操作策略评估的分类

Jensen Gao, Suneel Belkhale, Sudeep Dasari, Ashwin Balakrishna, Dhruv Shah, Dorsa Sadigh

专题命中 机器人基础模型 ：vision-language-action(abstract)；action model(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出STAR-Gen分类，旨在系统化评估机器人操作策略的泛化能力，通过视觉、语义和行为三个维度，结合现实案例研究揭示泛化评估的挑战与改进方向。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

A High-Fidelity Robotic Manipulator Teleoperation Framework for Human-Centered Augmented Reality Evaluation

一种高保真机器人机械臂远程操作框架用于以人为中心的增强现实评估

Harsh Chhajed, Tian Guo

机构 * Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工学院） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：action model(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 ARBot是一种用于增强现实评估的高保真机器人机械臂远程操作框架，通过定制算法和安全控制器实现自然运动捕捉与回放，提供可控的AR评估数据集。

Beyond the Majority: Long-tail Imitation Learning for Robotic Manipulation

超越多数：用于机器人操作的长尾模仿学习

Junhong Zhu, Ji Zhang, Jingkuan Song, Lianli Gao, Heng Tao Shen

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：VLA(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出APA方法，通过从数据丰富的头部任务迁移知识以提升机器人操作中数据稀缺的尾部任务性能。

Comments accept by IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026), 8 pages, 6 figures,