VLA / 视觉-语言-动作模型

FIRE-VLA: Failure-Informed Self-Evolution for Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving

FIRE-VLA：面向自动驾驶的视觉-语言-动作模型的故障感知自演化

Hao Dou

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对自动驾驶VLA模型，提出FIRE-VLA故障感知自演化框架，结合GRPO与自蒸馏，在nuScenes数据集上降低了规划误差与故障流行率，提升了模型性能。

UniTexture: Cross-Task Universal Adversarial Textures for Vision-Language-Action Models

UniTexture：面向视觉-语言-动作模型的跨任务通用对抗纹理

Yukun Dai, Mingzhe Dai, Tianshi Wang, Fengling Li, Jingjing Li, Lei Zhu

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

AI总结 该研究提出UniTexture跨任务通用对抗纹理攻击，通过单个带纹理3D物体诱导VLA动作预测偏差，在OpenVLA等模型上可显著降低任务成功率，且具备跨套件与跨模型迁移性。

Decoding Task Progress from VLA Representations

从视觉-语言-动作模型（VLA）表征中解码任务进度

Atiksh Bhardwaj, Edward Weiyi Duan, Prithwish Dan, Wei-Chiu Ma, Preston Culbertson

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究利用机制可解释性探究VLA的π₀.₅残差流，发现任务进度可从激活值线性读取，基于此构建的探测器可作为无标签OOD检测器，性能接近最先进方法，为监控部署的视觉运动策略提供轻量可解释路径。

FlashDrive: Flash Vision-Language-Action Inference for Autonomous Driving

FlashDrive：面向自动驾驶的Flash视觉-语言-动作推理

Zekai Li, Yihao Liang, Hongfei Zhang, Jian Chen, Yesheng Liang, Zhijian Liu

机构 * Princeton（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 FlashDrive通过算法-系统协同设计解决VLA推理的四个级联瓶颈，使Alpamayo 1.5-10B的端到端自动驾驶延迟降4.7倍，推理频率提升至6.6Hz，逼近实时部署。

Comments 15 pages; 8 figures

ARIES-Mission2: A Zero-Shot Vision-Language-Action Framework for Fast Large-Scale Aerial Mission Generation

ARIES-Mission2：用于快速大规模空中任务生成的零样本视觉-语言-动作框架

Junhao Wei, Yanxiao Li, Haochen Li, Yifu Zhao, Dexing Yao, Baili Lu, Zikun Li, Yapeng Wang, Sio-Kei Im, Dingcheng Yang, Xu Yang

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；vision-language-action(title,abstract)

AI总结 ARIES-Mission2是解耦视觉语义感知与路径优化的零样本VLA框架，在UAV基准上，其飞行距离更短、任务生成速度更快，且TSP模块可扩展性佳。

JailWAM: Jailbreaking World Action Models in Robot Control

JailWAM: 在机器人控制中对World Action Models进行劫持

Hanqing Liu, Songping Wang, Jiahuan Long, Jiacheng Hou, Jialiang Sun, Chao Li, Yang Yang, Wei Peng, Xu Liu, Tingsong Jiang, Yao Mu, Wen Yao

机构 * MoE key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能研究院教育部重点实验室） ； PR Lab, Nanjing University（南京大学PR实验室） ； Defense Innovation Institute, Chinese Academy of Military Science（军事科学院国防创新研究院） 纠错

专题命中 VLA模型 ：action model(title,title_cn)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出JailWAM框架，通过三级安全分类体系和三个核心组件，系统评估WAM的安全性，实验表明其能有效暴露物理漏洞，攻击成功率高达84.2%。

Temporal GRPO: Beyond Trajectory-Level Credit in Vision-Language-Action Reinforcement Learning

时间差分GRPO：超越视觉-语言-动作强化学习中的轨迹级信用分配

Yao Zhou, Hang Gao, Fengge Wu, Changwen Zheng, Wenwen Qiang

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

AI总结 针对视觉-语言-动作强化学习中轨迹级信用混叠问题，提出时间差分GRPO方法，在RoboTwin 2.0和LIBERO-Long上提升了任务性能与样本效率。

Flex-$π$: A Multi-Stream World-Action Model with Compute Flexibility

Flex-$π$：具备计算灵活性的多流世界-动作模型

Ge Yan, Jinghao Liu, Yuzhi Fan, Lei Cai, Minwen Liao, Jesse Zhang, Dieter Fox

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出Flex-$π$多流世界-动作模型，利用冻结的视频生成VAE实现多模态监督，通过混合专家Transformer与每流丢弃机制提升效率，在双臂操作任务上性能优于基线模型且运行更快。

Comments Project page: https://flex-pi.github.io/

Keep the Future, Drop the Rollout: RIFT for World Action Models

保留未来，放弃展开：面向世界动作模型的RIFT

Chushan Zhang, Jinguang Tong, Xuesong Li, Yikai Wang, Hongdong Li

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

AI总结 本文针对世界动作模型部署延迟问题，提出RIFT方法，通过学习的预期标记一次构建未来K/V缓存，在LIBERO、RoboTwin 2.0任务上实现高成功率且大幅降低动作块延迟。

Scaling Automatic Research Agents via World Models

通过世界模型扩展自动研究智能体

Xiyuan Yang, Sheikh Sarwar, Jingru Cheng, Zhan Shi, Duanshun Li, Huiyuan Chen, Haiyang Zhang, Chenlei Guo, Jingrui He, Zhenyu Liao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 针对自动研究智能体扩展时的训练瓶颈，提出WMRL方法，结合两种缓解措施提升收敛性，训练加速3-4倍且性能优于更大规模智能体，还可迁移至多类任务。

OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research

OpenRC：一种用于多模态数据采集和自主性研究的开源机器人结肠镜框架

Siddhartha Kapuria, Mohammad Rafiee Javazm, Naruhiko Ikoma, Joga Ivatury, Mohammad Ali Nasseri, Nassir Navab, Farshid Alambeigi

机构 * Walker Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系） ； Department of Surgical Oncology, Division of Surgery, The University of Texas MD Anderson Cancer Center（德克萨斯大学MD安德森癌症中心外科肿瘤学系） ； School of Medicine and Health, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学医学与健康学院） 纠错

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

AI总结 OpenRC框架通过整合开源硬件和多模态数据集，为机器人结肠镜和手术自主性研究提供了可重复的基础，支持同时记录视频、操作指令、执行状态和末端位置，并验证了运动一致性和跨模态延迟。

Comments Abstract: Added repository and contribution statement

Early Warning Signals for OpenVLA Failure under Visual Distribution Shift

视觉分布偏移下OpenVLA故障的早期预警信号

Dipesh Tharu Mahato, Rachel Ren

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 研究在视觉分布偏移下，OpenVLA内部激活是否包含可线性解码的近期任务失败信息，通过LIBERO操作实验发现第16层逻辑探针在遮挡条件下预测失败AUROC达0.972。

Comments 16 pages, 2 figures, 8 tables

Tailoring spontaneous symmetry breaking in engineered van der Waals superlattices

在工程范德瓦尔斯超晶格中定制自发对称破缺

Keda Jin, Lennart Klebl, Zachary A. H. Goodwin, Junting Zhao, Felix Lüpke, Dante M. Kennes, Jose Martinez-Castro, Markus Ternes

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 本文通过工程化范德瓦尔斯异质结构中的超晶格设计，展示了利用基底电子序定制超势的方法，通过石墨烯中的两种不同近正交超晶格，实现了狄拉克锥的折叠，揭示了结构不稳定性导致的对称破缺机制。

Journal ref Advanced Materials (2026), e74569

SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control

SONIC：为自然人形全身体控进行超大规模运动追踪

Zhengyi Luo, Ye Yuan, Tingwu Wang, Chenran Li, Fernando Castañeda, Sirui Chen, Zi-Ang Cao, Jiefeng Li, David Minor, Qingwei Ben, Jinhyung Park, David Sami, Zi Wang, Xingye Da, Runyu Ding, Cyrus Hogg, Lina Song, Edy Lim, Eugene Jeong, Tairan He, Haoru Xue, Wenli Xiao, Simon Yuen, Jan Kautz, Yan Chang, Umar Iqbal, Linxi "Jim" Fan, Yuke Zhu

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 动作表示与策略 ：VLA(abstract,abstract_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出了一种超大规模运动追踪方法，通过扩大模型容量、数据和计算资源，实现了一种能够产生自然且稳健全身体态的通用人形控制器，并展示了其在运动追踪任务中的可扩展性及在下游任务中的应用价值。

Comments Project page: https://nvlabs.github.io/SONIC/

Journal ref Science Robotics 11 (117), eaed4592 (2026)

SpatialVAM:Spatial-Aware Multi-View Video Diffusion as a Data-Efficient Robot Policy

多视角视频扩散策略：一种3D空间-时间感知的视频动作模型

Peiyan Li, Yixiang Chen, Yuan Xu, Jiabing Yang, Xiangnan Wu, Jun Guo, Nan Sun, Long Qian, Xinghang Li, Xin Xiao, Jing Liu, Nianfeng Liu, Tao Kong, Yan Huang, Liang Wang, Tieniu Tan

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges（五时代） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MV-VDP，通过联合建模环境的3D空间-时间状态，解决机器人操控中对3D空间结构和时间演变理解不足的问题，实现高效、鲁棒且可解释的动作执行。

Comments Updated Version; Project Website: https://spatialvam.github.io/

Multi-AUV Ad-hoc network-based Target Tracking: A Value Gradient Guidance Multi-Agent Diffusion Reinforcement Learning Approach

基于多AUV自组织网络的目标跟踪：一种值梯度引导多智能体扩散强化学习方法

Jiaao Ma, Chuan Lin, Guangjie Han, Shengchao Zhu, Qian Zhu, Ying Liu, Zhenyu Wang

机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Hohai University（河海大学） 纠错

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

AI总结 针对多AUV自组织网络目标跟踪的训练不稳定、跟踪性能差问题，提出VGG-MADiffRL算法与MDCA架构，实现了更快收敛、更高跟踪精度与平稳训练动态，具有工程应用价值。

RoboSynChallenge: Mastering Real-World Dexterity via Generalizing Synthesized Manipulation Skills

RoboSynChallenge：通过泛化合成操作技能掌握真实世界灵巧操作

Runyi Zhao, Ruixin Wu, Chengkun Li, Hongrui Zhang, Ang Li, Ruixing Jin, Yueci Deng, Yingying Guo, Lihe Ding, Shaocong Dong, Tianfan Xue, Yanjun Gao, Yudong Luo, Pascal Poupart, Simo Wu, Kui Jia, Wei-shi Zheng, Guiliang Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； DexForce（德克斯力公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Colorado Anschutz（科罗拉多大学安舒茨医学中心） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI)（深圳环区研究所） 纠错

专题命中 部署与泛化 ：vision-language-action(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 RoboSynChallenge竞赛推出统一基准，结合合成数据与真实评估，提供多类基准策略，旨在推动开发泛化性强、数据高效的机器人操作系统，助力通用机器人智能发展。

Comments NeurIPS 2026 Competition Track