VLA / 视觉-语言-动作模型

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。

Neural Introspection Gating for Adaptive KV-Cache Reuse in Vision-Language-Action Models

面向视觉-语言-动作模型的自适应KV缓存复用的神经内部门控机制

Zhijie Wu, Kento Kawaharazuka, Kei Okada

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学情报理工学系研究科） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型视觉标记KV缓存复用未考虑模型不确定性的问题，提出轻量无训练的Gated VLA-Cache，通过监控动作标记对数几率间隔控制缓存，在LIBERO基准上恢复超100%精度并保留80%算力节省。

Comments 6 pages, 5 figures, Accepted in IROS 2026. Project Page: https://zjw4321.github.io/neural-introspection-gating-page/

Hidden in Plain Sight: Diffusion-Based Unrestricted Robotic Attacks on Vision-Language-Action Models

隐藏于明处：针对视觉-语言-动作模型的基于扩散的无约束机器人攻击

Jiahui Han, Yuhui Yao, Xin Wang, Jiafei Cao, Mingxuan Zhang, Danfeng Shan, Huiqi Deng, Guanchu Wang, Xia Hu

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 本研究提出基于扩散的无约束机器人攻击方法DURA，针对视觉-语言-动作模型生成自然对抗补丁，实验表明其性能优于现有方法，暴露了物理部署的VLA模型的安全风险。

Depth-Wise Probing and Pruning of the Planning Token in a Driving Vision-Language-Action Model

驾驶视觉-语言-动作模型中规划 token 的深度探测与剪枝

Harisankar Babu, Benjamin Coors, Christopher Lang, Hendrik Berkemeyer, Tamim Asfour, Simon Foell

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 本文针对驾驶 VLA 模型的规划 token，通过探测其 32 个解码器层的信号并剪枝部分层，在误差小幅增加下实现 1.33 倍解码器加速，验证了规划信息早期存在但格式适配问题。

Comments Accepted at the 6th DriveX Workshop (Foundation Models for Autonomous Driving), ECCV 2026. 14 pages, 8 figures, 4 tables

TEMPO: Semantic-Action Decoupled RL Post-Training for Vision-Language-Action Models

TEMPO：面向视觉-语言-动作模型的语义-动作解耦强化学习后训练

Ziheng Liu, Quantao Yang

机构 * School of Computer Science and Technology, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学计算机科学与技术学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出TEMPO框架，通过解耦语义投影层与动作专家采用双时间尺度RL后训练，提升VLA模型在操作任务上的性能，在基准与真实任务中均优于现有方法。

AtlasVLA: Persistent World-Ego State Modeling for Vision-Language-Action Models

AtlasVLA：面向视觉-语言-动作模型的持久化世界-自我状态建模

Guiyu Zhao, Longteng Guo, Yanghong Mei, Zilin Zhu, Yu Zhang, Bin Cao, Mingming Yu, Xingjian He, Jie Jiang, Jing Liu

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

AI总结 AtlasVLA是一种新型VLA模型框架，通过双记忆架构实现持久化世界-自我状态建模，在仅用腕部单目相机的情况下，在LIBERO等基准及真实世界长时序任务中性能超越多视图基线。

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。

Foresight Residual RL for Long-Horizon Robot Manipulation with Vision-Language-Action Models

用于基于视觉-语言-动作模型的长时机器人操作的前瞻性残差强化学习

Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Litao Liu, Abdeslam Boularias

机构 * Department of Computer Science, Rutgers University（罗格斯大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对长时机器人操作中VLA策略的不足，提出前瞻性残差强化学习，通过离线估计前瞻性值优化交接质量，在螺母拧紧装配任务中，该方法全任务成功率高，优于标准方法和基线，强调塑造子任务成功状态对提升长时性能的重要性。

Comments Accepted at IROS2026. Project website: https://jaysparrow.github.io/foresight-residual-rl

FoMoVLA: Bridging Visual Foresight and Motion Guidance for Vision-Language-Action Models

FoMoVLA：为视觉-语言-动作模型架起视觉预见与运动引导的桥梁

Wei Li, Peijin Jia, Yuan Ma, Xuefeng Jiang, Titong Jiang, Sheng Sun, Yujian Li, Xin Wen, Han Hong, Zhikang Liu, Bailin Li, Kun Zhan

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 研究针对视觉-语言-动作模型缺乏对世界动态向前预测及运动引导不足问题，提出FoMoVLA框架，联合学习未来特征预见与稀疏点跟踪增强VLA表示，经实验验证其性能先进且泛化能力强。

Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables. Project page: https://liauto-research.github.io/FoMoVLA

See like a Robot: Robot-Centric Pointmaps for Vision-Language-Action Models

像机器人一样看：用于视觉-语言-动作模型的以机器人为中心的点图

Byungkun Lee, Dongyoon Hwang, Dongjin Kim, Hojoon Lee, Minho Park, Jaegul Choo

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； Holiday Robotics（假日机器人公司） 纠错

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 研究视觉-语言-动作模型中因观察与动作定义的帧不匹配问题，提出以机器人为中心的点图方法，该方法能保留2D VLA所需网格，以最小架构变化集成到现有模型，实验证明其在模拟和实际机器人实验中表现优于基线。

Comments Project page: https://davian-robotics.github.io/pointmap/

On the Efficiency of LoRA Fine-Tuning for Vision-Language-Action Models in Industrial Robotic Manipulation

工业机器人操作中视觉语言动作模型的LoRA微调效率研究

Finn Ferchau, Daniel Pommer, Cristian Axenie

机构 * Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm（纽伦堡乔治·西蒙·欧姆应用技术大学） ； Siemens AG（西门子股份公司） ； Fraunhofer Institute for Integrated Circuits (IIS)（弗劳恩霍夫集成电路研究所） 纠错

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

AI总结 研究工业机器人操作中VLA模型的LoRA微调效率，通过在四个精密装配任务上评估，发现特定LoRA配置不比FFT差，r = 32时性能饱和，均匀分配即可，冻结VLM等会降性能，该方法可减少VRAM且无性能损失。

Comments 12 pages, 5 figures, 3 tables. Accepted at the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2026); to appear in Springer LNCS

Position: Vision-Language-Action Models Cannot Be Verified to Perform Physical Reasoning

立场：视觉-语言-动作模型无法被验证执行物理推理

Taozhao Chen, Ian Manchester, Huaming Chen

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 本文指出基于预训练视觉-语言模型的VLA系统在机器人操作基准上的性能提升无法区分语义匹配与物理泛化，现有评估指标不能验证物理推理能力。

Drop-Then-Recovery: How Redundant Are Vision-Language-Action Models?

丢弃-再恢复：视觉-语言-动作模型有多冗余？

Guoheng Sun, Kaixi Feng, Shwai He, Xiaochuan Gong, Yexiao He, Ziyao Wang, Zheyu Shen, Wanghao Ye, Ramana Rao Kompella, Gaowen Liu, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Cisco Research（思科研究院） 纠错

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 通过提出Drop-Then-Recovery分析协议和GateProbe敏感性指标，发现VLA模型中语言骨干高度冗余，而视觉和动作路径对移除更敏感。

Improving Vision-Language-Action Model Fine-Tuning with Structured Stage and Keyframe Supervision

通过结构化阶段和关键帧监督改进视觉-语言-动作模型微调

Yuan Xu, Yixiang Chen, Kai Wang, Jiabing Yang, Peiyan Li, Qisen Ma, Yan Huang, Liang Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems (MAIS), 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（NLPR）多模态人工智能系统国家重点实验室（MAIS）） ； FiveAges 纠错

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

AI总结 提出StaKe框架，通过从演示中自动提取阶段分类器和关键帧预测器作为辅助监督，提升VLA模型在长时域操作任务中的微调效果，成功率相对提升14%-56%。

Finetuning Vision-Language-Action Models Requires Fewer Layers Than You Think

微调视觉-语言-动作模型所需的层数比你想象的少

Gia-Binh Nguyen, Trong-Bao Ho, Thien-Loc Ha, Khoa Vo, Philip Lund Møller, Quang T. Nguyen, Long Dinh, Tung M. Luu, Tuan Dam, Vu Duong, Trung Le, Nghi D. Q. Bui, Minh Vu, Tran Nguyen Le, An Thai Le, Ngan Le, Daniel Sonntag, James Zou, Jan Peters, Duy M. H. Nguyen, Ngo Anh Vien

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（VinUniversity人工智能研究中心） ； VinRobotics ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； Monash University（莫纳什大学） ； Oldenburg University（奥尔登堡大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（国际马克斯·普朗克智能系统研究学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

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 本文发现VLA模型存在层间表示冗余，提出无需训练的压缩方法，通过去除冗余层将模型深度减少50%，实现40-50%训练加速和30%推理加速，性能不变。

Learned Image Compression for Vision-Language-Action Models

面向视觉-语言-动作模型的图像压缩学习

Hyeonjun Kim, Jegwang Ryu, Sangbeom Ha, Junhyeok Lee, Jun-Hyuk Kim, Hyemin Ahn, Jaeho Lee

机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Soongsil University（崇实大学） ； Chung-Ang University（中央大学） 纠错

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 提出SPARC框架，通过自适应比特率分配和倾斜率损失，在低带宽下保持VLA机器人控制性能，优于传统编解码器。

Trajectory-Level Redirection Attacks on Vision-Language-Action Models

轨迹级重定向攻击对视觉-语言-动作模型

Gokul Puthumanaillam, Vardhan Dongre, Pranay Thangeda, Hooshang Nayyeri, Dilek Hakkani-Tür, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文发现VLA模型存在轨迹级漏洞：看似保留原始指令的对抗性提示，能重定向机器人最终物理结果，并提出了命令保持的轨迹重定向威胁模型和在线提示搜索方法。

LIBERO-Occ: Evaluating and Improving Vision-Language-Action Models under Scene-Induced Occlusion via Viewpoint Imagination

LIBERO-Occ：通过视角想象评估和改进场景诱导遮挡下的视觉-语言-动作模型

Taishan Li, Jiwen Zhang, Siyuan Wang, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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 针对VLA模型在场景遮挡下性能下降的问题，提出LIBERO-Occ基准和视角想象方法，通过生成互补视图提升鲁棒性。

Comments 14 pages, 7 figures

Benchmarking Vision-Language-Action Models on SO-101: Failure and Recovery Analysis

在SO-101上对视觉-语言-动作模型进行基准测试：失败与恢复分析

Yi Yu, Xinchuan Qiu

机构 * Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University（广岛大学先进科学与工程研究生院） 纠错

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 提出SO-101低成本机器人平台基准，通过失败分类和恢复评估指标，系统比较VLA和模仿学习策略，发现执行不稳定是主要失败源。

Comments 13 pages, 9 figures,

Flow Control: Steering Vision-Language-Action Models with Simple Real-Time Inputs

流控制：通过简单实时输入引导视觉-语言-动作模型

Jonathan C. Kao, Jason Chan, Andy Wang

机构 * Departments of Electrical and Computer Engineering, Computer Science, and Neurobiology, University of California, Los Angeles（电气与计算机工程系、计算机科学系和神经生物学系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Computer Science University of California, Los Angeles（计算机科学系，加州大学洛杉矶分校） 纠错

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 提出流控制方法，利用键盘等通用实时输入引导VLA模型动作，无需重新训练，能提升任务成功率和完成速度。

Comments 10 pages, 5 figures

Your Model Already Knows: Attention-Guided Safety Filter for Vision-Language-Action Models

你的模型已经知道：面向视觉-语言-动作模型的注意力引导安全过滤器

Seongbin Park, Fan Zhang, Baharan Mirzasoleiman, Shahriar Talebi, Nader Sehatbakhsh

机构 * University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 本文发现VLA模型中的少数注意力头能可靠定位目标物体，利用这一特性提出无需训练的安全框架，结合控制障碍函数和实时目标跟踪器，实现动态障碍物下的碰撞避免，在动态场景中性能提升43%。

Comments Under review

Assistron: Bayesian Shared Autonomy with Off-the-shelf Vision-Language-Action Models

Assistron: 基于现成视觉-语言-动作模型的贝叶斯共享自主

Pinhao Song, Ze Fu, Yutong Hu, Renaud Detry

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

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

AI总结 提出Assistron共享自主模型，利用VLA模型自主执行宏观运动，仅在关键失败点请求人类干预，无需微调VLA，显著提升任务成功率并降低人类工作量。

Comments Using VLA in assistive robotics

PhysVLA: Towards Physically-Grounded VLA for Embodied Robotic Manipulation

PhysVLA：面向物理基础的VLA用于具身机器人操作

Namai Chandra, Shriram Damodaran, Lin Wang

机构 * IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出PhysVLA，一种即插即用的推理时框架，通过相位有限状态机和选择性欧拉-拉格朗日门，在不重新训练的情况下为任何冻结的VLA骨干注入物理约束，提升成功率、稳定性和轨迹效率。

Comments 9 pages, 5 figures, supplementary material included

What Matters in Orchestrating Robot Policies: A Systematic Study of Hierarchical VLA Agents

机器人策略编排的关键因素：分层VLA智能体的系统研究

Jiaheng Hu, Mohit Shridhar, Caden Lu, Dhruv Shah, Hao-Tien Lewis Chiang, Jie Tan, Annie Xie

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 系统研究分层视觉-语言-动作（Hi-VLA）系统的设计原则，通过统一框架分析规划器、控制器及接口机制对短时、长时及推理密集型任务性能的影响，提出构建更强健分层VLA智能体的实用原则。

LIBERO-VIFO: Benchmarking the Capability and Safety of Visual Cue Following in Vision-Language-Action Models

LIBERO-VIFO：评估视觉-语言-动作模型视觉线索跟随的能力与安全性的基准

Zhengyan Qian, Rui Yan, Alex Jinpeng Wang, Jinhui Tang

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

AI总结 研究人员提出LIBERO-VIFO基准，评估7种VLA模型的视觉线索跟随能力与安全性，发现当前VLA存在无语言指令时执行线索指示任务的未授权跟随风险，确立了以视觉为中心的安全新视角。

StellaVLA: In-Context Structured Demonstration for Generalizable Vision-Language-Action Models

StellaVLA：用于通用视觉-语言-动作模型的上下文结构化演示

Siyu Xu, Yunke Wang, Zijian Wang, Dihao Zhu, Chenghao Xia, Chengbin Du, Daochang Liu, Tao Huang, Chang Xu

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

AI总结 StellaVLA是一种测试时基于结构化演示适应的VLA框架，通过双训练设计提升泛化性，在VLA-Arena等基准上表现优于现有模型，可助力VLA模型适应OOD任务。

WA-SpecDec: World-Aware Speculative Decoding for Vision-Language-Action Models

WA-SpecDec：面向视觉-语言-动作模型的世界感知投机解码

Zikang Wen, Yuning Zhang, Dong Yuan

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本文提出WA-SpecDec框架，在VLA预填充阶段注入世界模型的物理场景感知，在不改变放宽接受规则的前提下，提升了任务成功率、实现1.5倍匹配成功率加速并降低近接触失败率。

Comments Preprint

CofactVLA: Deconfounding Vision-Language-Action Models via Counterfactual Intervention

CofactVLA：通过反事实干预消除视觉-语言-动作模型的混淆

Yan Zhang, Yinan Wu, Haoran Duan, Jungong Han

机构 * 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(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对VLA模型的视觉优先与因果混淆问题，提出CofactVLA框架，通过OPG和CCR机制消除视觉混淆，在仿真基准和真实机器人实验中均实现性能提升。

Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look

教视觉-语言-动作模型看什么和看哪里

Yuguang Yang, Canyu Chen, Zhewen Tan, Yizhi Wang, Zichao Feng, Chunyang Liu, Kehua Sheng, Juan Zhang, Linlin Yang, Baochang Zhang, Yan Wang, Bo Zhang, Xianbin Cao

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； National College for Excellent Engineers, Beihang University（北京航空航天大学卓越工程师学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学网络安全科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出DriveTeach-VLA框架，通过驾驶感知视觉蒸馏和2D轨迹引导提示，教VLA模型关注驾驶相关区域，实现端到端自动驾驶轨迹预测，在NAVSIM和nuScenes上达到最优性能。

Comments The paper has been accepted by ECCV 2026

Neuro-Symbolic Safety Guidance for Vision-Language-Action Models via Constrained Flow Matching

基于约束流匹配的视觉-语言-动作模型神经符号安全引导

William English, Hao Zheng, Rickard Ewetz

机构 * UCF. EDU（UCF教育机构） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型缺乏有效安全措施的问题，提出神经符号安全引导机制，通过约束流匹配在去噪过程中修正轨迹，实现预测性避碰，在SafeLIBERO上显著提升安全性和任务成功率。