VLA / 视觉-语言-动作模型

A Survey on Vision-Language-Action Models for Embodied AI

具身人工智能中视觉-语言-动作模型的综述

Yueen Ma, Zixing Song, Yuzheng Zhuang, Jianye Hao, Irwin King

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Huawei Noah’s Ark Laboratory（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 VLA模型 ：vision-language-action(title,abstract)；action model(title)；VLA(abstract,abstract_cn)；language-conditioned robot(abstract)

AI总结 本文综述了具身人工智能中视觉-语言-动作模型的发展，探讨了其在机器人任务中的应用，分类了三种主要研究方向，并讨论了面临的挑战与未来方向。

Comments Project page: https://github.com/yueen-ma/Awesome-VLA

Journal ref IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Early Access), 2026

SparkVLA: Stop-Aware Hierarchical VLA with Adaptive Action Chunking for Long-Horizon Manipulation

SparkVLA：用于长程操作的停止感知分层视觉-语言-动作（VLA）模型，结合自适应动作分块

Xunyao Lei, Renjun Wu, Tianlin Huo, Xuesong Li

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

AI总结 针对分层VLA系统中停止与动作分块决策孤立评估的问题，提出SparkVLA，通过统一排序解决依赖，在RoboCerebra上取得显著性能提升，真实机器人实验验证了其有效性。

ViTaR: Visuo-Tactile Residual Adaptation for Foundation VLA Manipulation

ViTaR：面向基础VLA操作的视觉-触觉残差自适应方法

Yi Wang, Renjun Wu, Jinyan Liu, Xuesong Li

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

AI总结 ViTaR将触觉反馈转为有界残差修正的执行调制器，在冻结VLA上实现自适应，在UniVTAC基准上成功率提升30.6个百分点，适配真实机器人场景。

Efficient Block-Layer Parallel Inference for Vision-Language-Action on Hybrid Architectures

面向混合架构的视觉-语言-动作（VLA）高效块级并行推理

Haibo HU, Lianming Huang, Qiao Li, Nan Guan, Chun Jason Xue

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

AI总结 该研究针对VLA模型部署于车载平台的延迟与内存压力问题，提出混合CPU-GPU推理框架，通过块级划分实现资源调度，在Bench2Drive数据集及实车部署中均取得性能提升。

SSP: An Event-Matched Syn2Sim2Phy Cross-Domain Evaluation Framework for Autonomous Driving VLA Models

SSP：面向自动驾驶VLA模型的事件匹配Syn2Sim2Phy跨域评估框架

Haojie Feng, Peizhi Zhang, Xinrui Zhang, Zhuoren Li, Junpeng Huang, Xiurong Wang, Dongxiao Yin, Yuxiang Zhang, Junfan Zhu, Lu Xiong

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； Tongji Automotive Design & Research Institute Co., Ltd.（同济汽车设计研究院有限公司） ； Hubei Jingchu Humanoid Robot Co., Ltd.（湖北荆楚人形机器人有限公司） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SSP框架，通过锚定同一安全关键交互事件实现自动驾驶VLA模型的跨域评估，在合成、仿真、真实域中测得不同模型的性能差异，为VLA行为提供可复现的评估方法。

Deltoris: Enabling Real-time VLA Inference in Embodied AI via Bit-level Sparsity and Speculative Inference

Deltoris：通过比特级稀疏性和推测性推理实现具身AI中的实时VLA推理

Zheng Liu, Zeyu Guo, Zihan Liu, Anbang Wu, Han Zhao, Fangxin Liu, Zhezhi He, Yinhe Han, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yiming Gan, Yu Feng

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

AI总结 Deltoris作为算法-硬件协同设计框架，通过时间感知比特级稀疏性、推测性推理及定制加速器，实现具身AI中实时VLA推理，加速比显著且精度相当。

Learning Panorama-Aware VLA for Mobile Manipulation with Whole-Body Teleoperation

面向全身遥操作移动操作的全景感知VLA学习

Donglin Yang, Haoran Chen, Xingyu Chen, Lixing Liu, Manyi Li, Changhe Tu, Ke Xu, Xiaojian Ma, Si Liu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Shandong University（山东大学） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； Delta Intelligence（delta智能公司） 纠错

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

AI总结 针对移动操作VLA策略的局部视野与全身演示数据收集难题，开发全身遥操作系统与PanoVLA全景感知VLA策略，基于5.5小时多模态数据集，在四项真实任务中平均阶段完成率91.3%、端到端成功率73.4%，性能优于局部视角基线。

Comments 8 pages, 4 figures

Multi-View Unified Camera Fields: Geometry-Shaped Action-Facing Representations for RGB-Only Multi-Camera VLA Policies

多视图统一相机场：面向仅RGB多相机视觉-语言-动作（VLA）策略的几何形状动作表征

Jiarui Yang, Yehao Lu, Yuning Su, Yufeng Xie, Yu Zhong, Haiyu Lan, Tianjing Hao, Kaixiang Lu, Peiwen Lin, Chuang Wang, Enyu Li, Junwei Liang

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

AI总结 本研究针对多相机VLA策略的动作表征缺陷，提出仅训练用的MVUCF框架，通过几何相关目标优化后部署无额外推理开销，在LIBERO、RoboTwin等任务及真实人形实验中均取得显著性能提升。

Q-VGM: Q-Value-Gradient Matching for Off-Policy 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

AC-VLA: Robust Out-of-Distribution Action Execution via Compositional Learning

AC-VLA：通过组合学习实现稳健的分布外动作执行

Xiaojiang Peng, Kai Peng, Jie Lu, Zheng Lian, Zitong YU, Xiaobo Wang

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Great Bay University（大湾区大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型在分布外泛化的问题，提出AC-VLA框架，含组合学习模块和状态条件不对称掩码策略，无需修改架构可集成到VLA主干，在LIBERO和LIBERO-OOD基准测试中，该框架在组合OOD任务上有显著改进，分布内性能良好。

Reflex: Real-Time VLA Control through Streaming Inference

Reflex：通过流推理实现实时VLA控制

Yuanchun Guo, Bingyan Liu

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

AI总结 研究针对流匹配VLA模型与实时机器人技术的不兼容问题，提出Reflex框架，利用时间步不变性属性实现实时流推理，通过分区缓存更新、引入自适应归一化层、异步管道和算子融合等方法，在基准测试中实现推理加速和稳定流，减少反应延迟。

Comments Accepted by ICML2026

VistaVLA: Geometry- and Semantic-Aware 3D Gaussian-Grounded VLA for Robotic Manipulation

VistaVLA：用于机器人操作的几何和语义感知3D高斯基础VLA

Mohan Liu, Zhihao Gu, Xuanyu Chen, Haitian Zhang, Kaimin Mao, Yan Wu, Wei-Yun Yau, Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学EmPACT实验室） ； Institute for Infocomm Research (I2R), A*STAR（资讯通信研究院（I2R），新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型缺乏3D表示的问题，提出VistaVLA框架，通过3D高斯原语构建几何和语义感知的3D认知表示，利用MtQ机制压缩令牌，在模拟和真实环境评估中有效提升VLA性能，尤其在真实场景中显著提高成功率。

UniSteer: Unified Noise Steering for Efficient Human-Guided VLA Adaptation

统一噪声引导用于高效的人类引导VLA适应

Junjie Lu, Xinyao Qin, Yuhua Jiang, Kaixin Wang, Chuheng Zhang, Bin Liang, Jun Yang, Min Xu, Li Zhao

机构 * University of Technology Sydney（悉尼技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出UniSteer框架，结合人类纠正指导与噪声空间RL，通过近似动作到噪声的逆向转换提升VLA在真实世界中的适应效率，实验显示成功率显著提升。

Harness VLA: Steering Frozen VLAs into Reliable Manipulation Primitives via Memory-Guided Agents

利用VLA：通过记忆引导智能体将冻结的视觉语言动作模型转化为可靠的操作原语

Yixian Zhang, Huanming Zhang, Feng Gao, Xiao Li, Zhihao Liu, Chunyang Zhu, Jiaxing Qiu, Yuchen Yan, Jiyuan Liu, Wenhao Tang, Zhengru Fang, Yi Nie, Changxu Wei, Yu Wang, Wenbo Ding, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Striding AI（驰行人工智能公司） ； Purdue University（普渡大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Infinigence AI（英飞智研人工智能公司） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究语言条件下操作问题，提出Harness VLA框架，将冻结VLA与分析原语库结合，通过学习操作范围扩展预训练VLA，在多种扰动操作任务中相比基线有大幅提升。

SIEVE: Structure-Aware Data Selection for Imitation Learning with VLA Models

SIEVE：用于基于VLA模型的模仿学习的结构感知数据选择

Changti Wu, Bin Yu, Zhaolong Shen, Shijie Lian, Xiaopeng Lin, Cong Huang, Zhirui Zhang, Lei Zhang, Kai Chen

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beihang University（北航大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； DeepCybo Training Demonstrations Policy Execution（深科博培训演示政策执行） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型模仿学习中数据冗余等问题，提出结构感知数据选择方法SIEVE。该方法将演示视为原语和接口组合，通过发现原语、分配预算和选择轨迹来选数据，实验证明其优于基线，能在少数据少步骤下超越全数据训练。

Comments The code is available at \href{https://github.com/ChangtiWu/SIEVE}{SIEVE}

DREAMSTEER: Latent World Models Can Steer VLA Policies During Deployment Without Any Finetuning

DREAMSTEER：潜在世界模型可在部署期间引导VLA策略，无需任何微调

Hanchen Cui, Sergio Arnaud, Arjun Majumdar, Daniel Dugas, Elie Aljalbout, Karthik Desingh, Krishna Murthy Jatavallabhula, Franziska Meier

机构 * Fundamental AI Research (FAIR), Meta（基础人工智能研究（FAIR），Meta公司） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） 纠错

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

AI总结 研究针对预训练视觉语言动作（VLA）策略在部署时分布偏移的问题，提出DREAMSTEER框架，利用潜在世界模型和价值模型引导策略，无需微调或修改参数，提升了任务成功率和指令遵循准确率。

Comments 19 pages, 12 figures. Project page: https://dream-steer.github.io/

$M^2$-VLA: Boosting Vision-Language Models for Generalizable Manipulation via Layer Mixture and Meta-Skills

$M^2$-VLA：通过层混合与元技能提升视觉语言模型的通用操控能力

Siyao Xiao, Yuhong Zhang, Zhifang Liu, Zihan Gao, Jingye Zhang, Sinwai Choo, Dake Zhong, Mengzhe Wang, Xiao Lin, Xianfeng Zhou, Jia Jia, Haoqian Wang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳，中国） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室，深圳，中国） ； College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University, Shanghai, China（智能机器人与先进制造学院，复旦大学，上海，中国） ； Synapath 纠错

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

AI总结 本文提出$M^2$-VLA，通过层混合和元技能模块提升视觉语言模型在机器人操控中的泛化能力，实验验证了其在模拟和现实环境中的有效性。

VLA-Corrector: Lightweight Detect-and-Correct Inference for Adaptive Action Horizon

VLA-Corrector：面向自适应动作视界的轻量级检测与校正推理

Yi Pan, Miao Pan, Qi Lu, Jiaming Huang, Man Zhang, Siteng Huang, Xin Li, Jie Zhang, Yongliang Shen, Xuhong Zhang, Wenqi Zhang

机构 * OmniAI Group of ZJU ACES Lab（浙江大学ACES实验室OmniAI组） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） 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VLA-Corrector，一种轻量级校正推理框架，通过潜在空间视觉监控和在线梯度引导，实现事件触发的自适应动作视界，在不修改骨干策略权重的情况下，中断复合错误并提升鲁棒性。

Comments 22 pages, 14 figures

Object-Centric Residual RL for Zero-Shot Sim-to-Real VLA Enhancement

面向零样本仿真到现实VLA增强的以对象为中心的残差强化学习

Kinam Kim, Namiko Saito, Heecheol Kim, Katsushi Ikeuchi, Jaegul Choo, Yasuyuki Matsushita

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Microsoft Research Asia - Tokyo（微软亚洲研究院-东京） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出以对象为中心的残差强化学习框架，在仿真中训练策略，零样本迁移到真实机器人，将VLA模型成功率从42%提升至76%。

Comments 8 pages, 7 figures, 2 tables; 8-page appendix

ACE-Ego-0: Unifying Egocentric Human and Robotic Data for VLA Pretraining

ACE-Ego-0：统一第一人称人类与机器人数据用于VLA预训练

Hao Li, Ganlong Zhao, Yufei Liu, Haotian Hou, Guoquan Ye, Tongyan Fang, Chunxiao Liu, Siyuan Huang, Jianbo Liu, Xiaogang Wang, Hongsheng Li

机构 * ACE Robotics ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； CUHK, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； SJTU（上海交通大学） ； THU（清华大学） 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ACE-EGO-0框架，通过可扩展的第一人称视频到动作管道和可靠性感知训练目标，统一人类与机器人数据用于VLA预训练，在多个基准上达到最优性能。

X-Tokenizer: A Multimodal Action Tokenizer for Vision-Language-Action Pretraining

X-Tokenizer: 一种用于视觉-语言-动作预训练的多模态动作分词器

Miracle Kang, Lights Shi, Lucy Liang, Roy Gan, Dongxiu Liu, Pushi Zhang, Sylas Chen, Shawn Qin, Yinan Zheng, Jinliang Zheng, Hao Wang, Xianyuan Zhan, Hang Su

机构 * Square Robot ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出X-Tokenizer，通过语义残差量化（SRQ）和掩码动作建模（MAM）将动作离散化为语义接口，在2.4M轨迹上预训练后提升VLA模型的多模态接地和长程任务性能。

Comments Project page: https://x-square-robot.github.io/X-Tokenizer_projectPage/

VLADriveBench: Evaluating CoT-Action Relationship in VLA for Autonomous Driving

VLADriveBench：评估自动驾驶VLA中的CoT-动作关系

Thach Nguyen, Danhua Guo, Tom Lampo, Fei Wu, Burhan Yaman

机构 * Uber AV Labs（优步自动驾驶实验室） 纠错

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

AI总结 提出VLADriveBench框架，结合观察指标和CoT干预协议评估VLA模型中思维链与驾驶动作的相关性和因果性，发现不同模型表现差异显著。

PersonaDrive: Human-Style Retrieval-Augmented VLA Agents for Closed-Loop Driving Simulation

PersonaDrive: 面向闭环驾驶模拟的人类风格检索增强VLA智能体

Mahmoud Srewa, Praneetsai Iddamsetty, Mohammad Abdullah Al Faruque, Salma Elmalaki

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出PersonaDrive流水线，通过检索风格指令下的人类驾驶演示来调节视觉-语言-动作（VLA）驾驶智能体，实现闭环模拟中多样化的非自车智能体行为，无需针对每种风格重新训练。

Safety Case Patterns for VLA-based driving systems: Insights from SimLingo

基于VLA的驾驶系统的安全案例模式：来自SimLingo的见解

Gerhard Yu, Fuyuki Ishikawa, Oluwafemi Odu, Alvine Boaye Belle

机构 * York University（约克大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

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

AI总结 针对VLA驾驶系统提出RAISE安全案例设计方法，通过扩展HARA和定制模式，结合SimLingo案例验证其构建基于证据的安全声明的有效性。

Back to the Familiar Future: Failure Recovery for VLA Policies via Pre-Imagined Milestone Selection

回到熟悉的未来：通过预想里程碑选择实现VLA策略的故障恢复

Suyeon Shin, Juwon Kim, Hyeonbin Park, Hyunseo Kim, Hyundo Lee, Hyung-Sin Kim, Byoung-Tak Zhang

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Soongsil University（崇实大学） 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B2FF框架，通过预生成熟悉未来状态里程碑并选择恢复目标，使VLA策略在偏离轨迹时无需微调即可稳健恢复，成功率从56.3%提升至74.0%。

Sparse Autoencoders Reveal Interpretable and Steerable Features in VLA Models

稀疏自编码器揭示VLA模型中可解释且可操控的特征

Aiden Swann, Lachlain McGranahan, Hugo Buurmeijer, Monroe Kennedy, Mac Schwager

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Department of Aeronautics & Astronautics（航空与航天系） 纠错

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

AI总结 本文通过训练稀疏自编码器揭示VLA模型中可解释且可操控的特征，验证了其在不同任务和场景中的可迁移性。

Comments 24 pages, 11 figures

PiL-World: A Chunk-Wise World Model for VLA Policy-in-the-Loop Evaluation

PiL-World: 用于VLA策略环内评估的块式世界模型

Chong Ma, Taiyi Su, Jian Zhu, Jianjun Zhang, Zitai Huang, Yi Xu, Hanli Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； AIRC, Midea Group（美的集团人工智能研究院） 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PiL-World，一种块式世界模型，通过交替VLA推理和世界模型预测实现闭环评估，无需真实机器人执行，显著降低成功率估计误差。

Beyond Imitation: Reinforcement Learning-Based Sim-Real Co-Training for VLA Models

超越模仿：基于强化学习的仿真-现实协同训练用于VLA模型

Liangzhi Shi, Shuaihang Chen, Feng Gao, Yinuo Chen, Kang Chen, Tonghe Zhang, Hongzhi Zang, Jiakai Zhou, Weinan Zhang, Chao Yu, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peking University（北京大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于强化学习的仿真-现实协同训练框架，通过结合仿真交互与真实世界数据，提升VLA模型的现实应用能力和泛化能力。

Intercepting the Future: Latent-Space Predictive World Model for Dynamic VLA Manipulation

拦截未来：用于动态VLA操作的潜在空间预测世界模型

Shahram Najam Syed, Arthur Jakobsson, Haoran Hao, Jeffrey Ichnowski

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 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AHEAD框架，通过潜在空间世界模型预测未来视觉特征，使冻结的VLA模型在动态场景中实现高成功率操作。

Comments 28 pages, 7 figures, 16 tables, Su

Towards Precise Intent-Aligned VLA Aerial Navigation via Expert-Guided GRPO

迈向精确意图对齐的VLA空中导航：基于专家引导的GRPO

Tianyang Chen, Wenjun Li, Xin zhou, Yuze Wu, Fei Gao

机构 * Zhejiang University Differential Robotics（浙江大学差分机器人实验室） 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EG-GRPO框架，通过专家数据增强在线rollout和异构并行流水线，解决VLA模型在无人机导航中因数据稀缺和探索低效导致的意图对齐问题，成功率提升至SFT基线的2.13倍，意图对齐性能提升60.9%。