VLA / 视觉-语言-动作模型

ForeTime-VLA: Causal Future-Token Distillation from a World Action Model for Conveyor-Belt Manipulation

ForeTime-VLA：面向传送带操作的世界动作模型的因果未来令牌蒸馏

Siyuan Ma, Yutian Zhang, Boshi Zhang, Qinglian Wu, Jiaqi Zhai, Dong Wei, Xiaojin Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hangzhou Yunshenchu Technology Co., Ltd. (DEEP Robotics)（杭州云深处科技有限公司（深地机器人）） 纠错

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

AI总结 该研究提出ForeTime-VLA策略，通过从冻结Fast-WAM教师模型蒸馏因果未来令牌，在传送带操控任务上降低了MAE和L2误差，提升了抓取成功率，验证了该方法的有效性。

Comments 8 pages, 5 figures. Introduces ForeTime-VLA, a causal future-token distillation method for conveyor-belt manipulation from a frozen world action model teacher

Latency-Tolerant Cloud-Edge Collaborative Vision-Language-Action Models via Emergent Representational Specialization

通过涌现表征专业化实现时延容忍的云边协同视觉-语言-动作模型

Daojie Peng, Fulong Ma, Bingtao Wang, Sheng Wang, Jun Ma

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

AI总结 针对移动机器人VLA部署的时延冲突，提出CloudEdgeVLA云边协同策略，通过表征学习处理时间错位，在LIBERO套件上远优于基线，实现高时延下的高任务成功率。

Q-VGM: Q-Value-Gradient Matching for Offline-to-Online Reinforcement Learning of Flow-Matching VLA

Q-VGM: 基于Q引导的值梯度匹配的流匹配VLA策略

Ziqian Wang, Yitian Liu, Xingjian Mao, Minqian Wang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 提出Q-VGM离线强化学习方法，通过将值梯度转化为去噪时间上的值梯度场，避免反向传播去噪链，高效微调流匹配VLA策略，在LIBERO等任务上显著提升成功率。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables

PEAfowl: Perception-Enhanced Multi-View Vision-Language-Action for Bimanual Manipulation

PEAfowl：感知增强的多视角视觉-语言-动作用于双臂操作

Qingyu Fan, Zhaoxiang Li, Jinrui Hu, Yi Lu, Wang Chen, Qiu Shen, Xiao-xiao Long, Yinghao Cai, Tao Lu, Shuo Wang, Xun Cao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 PEAfowl通过增强感知的多视角视觉-语言-动作策略，提升双臂操作在复杂环境中的稳定性和成功率。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2026. This version includes an extended appendix with additional implementation details, deployment analysis, robustness evaluation, and real-world evaluation protocol. DOI: https://doi.org/10.1109/LRA.2026.3726379

Guided Action Flow: Q-Guided Inference for Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

引导动作流：面向流匹配视觉-语言-动作策略的Q引导推理

Liuhaichen Yang, Zhuang Jiang, Chenchao Sheng, Zezhi Tang

机构 * Department of Computer Science, University College London（计算机科学系，伦敦大学学院） ； Department of Mechanical Engineering, University College London（机械工程系，伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出Guided Action Flow框架，通过冻结预训练策略并利用学习到的动作块评论家引导逆向流采样，在LIBERO任务中单任务评论家将成功率从68.0%提升至82.0%。

Unified Condition-Action Modeling for Accurate One-Step Action Generation

用于精准单步动作生成的统一条件-动作建模

Xinyu Zhou, Zikun Cai, Kuangji Zuo, Gen Li, Boyu Ma, Yanshuo Lu, Yutong Song, Mingqi Yuan, Jiayu Chen, Jianfei Yang

机构 * NTU（南洋理工大学） ； HKU（香港大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出UCA-Flow统一条件-动作建模框架，通过共享令牌空间与改进双路监督方案，提升机器人单步动作生成的成功率与推理速度。

TacWAM: Anchor-Guided World Action Model with Mechanics-Aware Tactile Prediction

TacWAM：锚点引导的力学感知触觉世界动作模型

Lei Jin, Yiding Ma, Xin Zhang, Chen Gao, Wei Wu, Yong Li

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

AI总结 该研究提出TacWAM，通过空间对齐融合触觉编码器、触觉历史编码器及锚点引导三模态注意力，在四项真实接触操作任务上使平均成功率达75.0%，远超最强基线37.5个百分点。

Comments 8 pages, 4 figures, 2 tables

ReWorld: Representation Learning for World Action Models

ReWorld：为世界动作模型学习更好的表示

Tianze Xia, Lijun Zhou, Kaixin Xiong, Jingfeng Yao, Zhenxin Zhu, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Wenyu Liu, Hangjun Ye, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出ReWorld框架，通过优化中间表示（未来预测监督、跨模态对齐、难负样本监督）提升自动驾驶世界动作模型的规划性能，在nuScenes和NAVSIM上取得显著提升。

Comments 15 pages,5 figures

Learning While Deploying: Fleet-Scale Reinforcement Learning for Generalist Robot Policies

在部署中学习：面向通用机器人策略的机群规模强化学习

Yi Wang, Xinchen Li, Pengwei Xie, Pu Yang, Buqing Nie, Yunuo Cai, Qinglin Zhang, Chendi Qu, Jeffrey Wu, Jianheng Song, Xinlin Ren, Jingshun Huang, Mingjie Pan, Siyuan Feng, Zhi Chen, Jianlan Luo

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； AGIBOT Finch ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出LWD框架，通过机群规模的离线到在线强化学习，结合分布式隐式价值学习与伴随匹配Q学习，持续后训练通用视觉-语言-动作策略，在16台双臂机器人上实现95%平均成功率。

Comments No

Lagrange: An Open-Vocabulary, Energy-Based Sparse Framework for Generalized End-to-End Driving

Lagrange: 一种面向通用端到端驾驶的开放词汇、基于能量的稀疏框架

Shihao Ji, HongXi Li, Zihui Song, Mingyu Li

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

AI总结 提出Lagrange框架，利用掩码潜在场和视觉语言模型实现开放词汇、稀疏计算，通过拉格朗日动作最小化确保运动学约束，在nuScenes和CODA基准上验证了鲁棒性和可解释性。

Comments Withdrawn due to serious concerns regarding the authenticity and accuracy of the listed authorship. The identity of one or more listed authors cannot presently be verified, and the author list may not represent distinct contributors. The manuscript is withdrawn pending institutional review

$τ_0$-WM: A Unified Video-Action World Model for Robotic Manipulation

$\tau_0$-WM：一种用于机器人操作的统一视频-动作世界模型

Pengfei Zhou, Shengcong Chen, Di Chen, Jiaxu Wang, Rongjun Jin, Bingwen Zhu, Yike Pan, Songen Gu, Kuanning Wang, Shufeng Nan, Xingyu Qiu, Chenhao Qiu, Pu Yang, Yunuo Cai, Jianxiong Gao, Yifan Li, Yanwei Fu, Xiangyu Yue, Zhi Chen, Jianlan Luo

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； AGIBOT Finch 纠错

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

AI总结 提出$\tau_0$-WM，一个统一视频-动作世界模型，通过共享视频扩散骨干集成策略学习、视频预测和动作评估，在长时域和精细操作任务上优于基线。

Comments Our project homepge: this https URL (https://tau0-wm.github.io)

Inhomogeneous superconductivity in (001), (110), and (111) KTaO$_3$ two-dimensional electronic gases: effect of electronic confinement on the transition temperature

(001)、(110)和(111)KTaO₃二维电子气中的非均匀超导性：临界温度由电子限制驱动

Mattia Trama, Roberta Citro, Carmine Antonio Perroni

专题命中 VLA模型 ：action model(abstract)

AI总结 该研究通过微观模型揭示了KTaO₃二维电子气中不同晶向导致超导临界温度差异的根源，发现电子限制效应是关键因素。

Comments 21 pages, 11 figures