VLA / 视觉-语言-动作模型

When would Vision-Proprioception Policies Fail in Robotic Manipulation?

视觉-本体感觉策略在机器人操作中何时会失败？

Jingxian Lu, Wenke Xia, Yuxuan Wu, Zhiwu Lu, Di Hu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学光明学院人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models（北京大模型与智能治理研究重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究提出GAP算法，通过动态调节本体感觉优化，解决视觉-本体感觉策略在运动转换阶段的泛化问题。

Comments Accepted by ICLR 2026

DD-MDN: Human Trajectory Forecasting with Diffusion-Based Dual Mixture Density Networks and Uncertainty Self-Calibration

DD-MDN: 基于扩散的双混合密度网络与不确定性自校准的人体轨迹预测

Manuel Hetzel, Kerim Turacan, Hannes Reichert, Konrad Doll, Bernhard Sick

机构 * Faculty of Engineering, University of Applied Sciences Aschaffenburg（亚琛应用科学大学工程学院） ； Intelligent Embedded Systems Lab, University of Kassel（卡塞尔大学智能嵌入式系统实验室） 纠错

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

AI总结 DD-MDN通过结合扩散模型和双混合密度网络，实现高精度的人体轨迹预测，具备自校准的不确定性建模和对短观察期的鲁棒性。