VLA / 视觉-语言-动作模型

Beyond Needle(s) in the Embodied Haystack: Environment, Architecture, and Training Considerations for Long Context Reasoning

超越实体 haystack 中的针（针）：环境、架构和训练考虑因素在长上下文推理中的应用

Bosung Kim, Prithviraj Ammanabrolu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出 $\infty$-THOR 框架，通过长上下文推理任务和数据集提升实体 AI 的长期推理能力。

RoboGene: Boosting VLA Pre-training via Diversity-Driven Agentic Framework for Real-World Task Generation

RoboGene: 通过多样性驱动的代理框架提升VLA预训练以生成现实任务

Yixue Zhang, Kun Wu, Zhi Gao, Zhen Zhao, Pei Ren, Zhiyuan Xu, Fei Liao, Xinhua Wang, Shichao Fan, Di Wu, Qiuxuan Feng, Meng Li, Zhengping Che, Chang Liu, Jian Tang

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； The School of Advanced Manufacturing and Robotics, Peking University（北京大学先进制造与机器人学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； The School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（北航机械工程与自动化学院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：VLA(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 RoboGene通过多样性驱动的代理框架生成多样化、物理合理的机器人操作任务，提升VLA预训练效果。

I-FailSense: Towards General Robotic Failure Detection with Vision-Language Models

I-FailSense：面向通用机器人故障检测的视觉-语言模型

Clemence Grislain, Hamed Rahimi, Olivier Sigaud, Mohamed Chetouani

机构 * ISIR, Sorbonne Université, CNRS（ISIR，索邦大学，国家科学研究中心） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：language-conditioned robot(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 I-FailSense通过构建专门用于检测语义错位故障的数据集，提出了一种开源视觉-语言模型框架，有效提升机器人故障检测能力。

FRAPPE: Infusing World Modeling into Generalist Policies via Multiple Future Representation Alignment

FRAPPE：通过多未来表示对齐将世界建模注入通用策略

Han Zhao, Jingbo Wang, Wenxuan Song, Shuai Chen, Yang Liu, Yan Wang, Haoang Li, Donglin Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：VLA(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 FRAPPE通过多未来表示对齐提升通用机器人策略的世界建模能力，提高微调效率并减少数据依赖，实验证明其在长时序和未见场景中的泛化性能优于现有方法。

Comments Project Website: https://h-zhao1997.github.io/frappe

AtlasPatch: Efficient Tissue Detection and High-throughput Patch Extraction for Computational Pathology at Scale

AtlasPatch: 高效组织检测与高通量切片提取用于大规模计算病理学

Ahmed Alagha, Christopher Leclerc, Yousef Kotp, Omar Metwally, Calvin Moras, Peter Rentopoulos, Ghodsiyeh Rostami, Bich Ngoc Nguyen, Jumanah Baig, Abdelhakim Khellaf, Vincent Quoc-Huy Trinh, Rabeb Mizouni, Hadi Otrok, Jamal Bentahar, Mahdi S. Hosseini

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering (CSSE)（计算机科学与软件工程系） ； Concordia University（Concordia大学） ； Concordia Institute for Information Systems Engineering (CIISE)（Concordia信息系统工程研究所） ； Department of Building, Civil, and Environmental Engineering（建筑、土木和环境工程系） ； University of Montreal Hospital Center (CHUM)（蒙特利尔大学医院中心） ； Mila–Quebec AI Institute（Mila-魁北克人工智能研究所） ； Khalifa University（Khalifa大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Institute for Research in Immunology and Cancer（免疫学与癌症研究所在） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：action model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AtlasPatch通过高效组织检测和高通量切片提取，显著提升大规模计算病理学的处理效率与性能。

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