VLA / 视觉-语言-动作模型

AnchorRefine: Synergy-Manipulation Based on Trajectory Anchor and Residual Refinement for Vision-Language-Action Models

AnchorRefine：基于轨迹锚点和残差细化的轨迹-锚点与残差细化的视觉-语言-动作模型

Tingzheng Jia, Kan Guo, Lanping Qian, Yongli Hu, Daxin Tian, Guixian Qu, Chunmian Lin, Baocai Yin, Jiapu Wang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北航） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AnchorRefine框架，通过分解视觉-语言-动作动作建模为轨迹锚点和残差细化，提升几何和接触精度，实验表明在模拟和现实任务中均取得显著提升。

Comments The authors have decided to withdraw this manuscript because the work requires substantial revision and further experimental validation

APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model

APPLV: 从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数

Yuanjie Lu, Beichen Wang, Zhengqi Wu, Yang Li, Xiaomin Lin, Chengzhi Mao, Xuesu Xiao

机构 * Department of Computer Science, George Mason University（计算机科学系，乔治·马歇尔大学） ； Department of Engineering Science, University of South Florida（工程科学系，佛罗里达州立大学） ； Department of Computer Science, Rutgers University（计算机科学系，罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出APPLV，通过从视觉-语言-动作模型中自适应学习规划器参数，提升移动机器人在受限环境中的导航性能与泛化能力。

RLRC: Reinforcement Learning-based Recovery for Compressed Vision-Language-Action Models

RLRC：基于强化学习的压缩视觉-语言-动作模型恢复

Yuxuan Chen, Yixin Han, Yize Huang, Xiao Li

机构 * State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration（机械系统与振动国家重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Intelligent Robotics（上海智能机器人重点实验室） ； School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 提出RLRC三阶段压缩恢复流程，通过结构化剪枝、SFT和强化学习恢复以及量化，实现8倍内存减少和2.3倍推理加速，同时保持任务成功率。

Comments 8 pages, 10 figures; accepted by RA-L 2026

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 7, pp. 8864-8871, July 2026

CycleVLA: Proactive Self-Correcting Vision-Language-Action Models via Subtask Backtracking and Minimum Bayes Risk Decoding

CycleVLA: 通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现的前瞻性自修正视觉-语言-动作模型

Chenyang Ma, Kai Lu, Guangyu Yang, Jiuming Liu, Shitong Xu, Bill Byrne, Ioannis Havoutis, Niki Trigoni, Andrew Markham

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 纠错

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

AI总结 CycleVLA通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现前瞻性自修正，提升视觉-语言-动作模型的故障预测与恢复能力

Comments Project Page: https://dannymcy.github.io/cyclevla/

DriveMA: Driving Vision-Language-Action Models with verifiable Meta-Actions

DriveMA：基于可验证元动作的驾驶视觉-语言-动作模型

Weicheng Zheng, Yixin Huang, Qiao Sun, Derun Li, Hang Zhao

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 提出DriveMA框架，通过可验证元动作弥合语言与动作的差距，结合动作中心监督训练和强化学习实现端到端驾驶规划，在Waymo Open Dataset上取得最优性能。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2605.21273

LoopVLA: Learning Sufficiency in Recurrent Refinement for Vision-Language-Action Models

LoopVLA: 在视觉-语言-动作模型中学习充分性

Boyang Shen, Kaixiang Yang, Hao Wang, Qiuyu Yu, Qiang Xie, Qiang Li, Zhiwei Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan United Imaging Surgical Co.,Ltd. (UIS)（武汉联影 surgical 公司） 纠错

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

AI总结 LoopVLA通过递归学习实现表示细化、动作预测和充分性估计，减少计算并提升效率，实验表明其在精度和性能上优于现有方法。

ActionCache: Training-Free Acceleration for Vision-Language-Action Models with Action Caching and Refinement

基于动作缓存与优化的视觉-语言-动作模型免训练加速

Ryuji Oi, Hikari Otsuka, Kosuke Matsushima, Yuki Ichikawa, Masato Motomura, Tatsuya Kaneko, Daichi Fujiki

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言-动作模型动作头计算瓶颈问题，提出ActionCache即插即用外部缓存，利用紧凑多模态键存储中间动作，可跨不同场景检索重用，在模拟和真实环境实验中显著加速推理，提升任务成功率。

Route by Kinematics, Act by Observation: Kinematics-Supervised Expert Routing in MoE-Augmented VLA

基于运动学的路由、基于观测的执行：MoE增强视觉-语言智能体（VLA）中的运动学监督专家路由

Tianhang Yang, Yanze Zheng, Junjie Wang, Wei-Bin Kou, Ruotong Li, Yujiu Yang

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

AI总结 本研究针对MoE增强VLA的专家路由问题，提出KinRT方法，通过运动学聚类监督路由器训练，在两个平台上验证其性能优于现有模型，相关代码与平台将开源。

Comments 9 pages

Do World Action Models Generalize Better than VLAs? A Robustness Study

世界动作模型是否比视觉语言动作模型表现更好？一项鲁棒性研究

Zhanguang Zhang, Zhiyuan Li, Behnam Rahmati, Rui Heng Yang, Yintao Ma, Amir Rasouli, Sajjad Pakdamansavoji, Yangzheng Wu, Lingfeng Zhang, Tongtong Cao, Feng Wen, Xinyu Wang, Xingyue Quan, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了最新状态的VLA策略和最近发布的WAMs，在不同视觉和语言扰动下评估其性能，发现WAMs在鲁棒性上表现更强，而VLA需要大量训练数据和多样化学习目标。

RouterVLA: Budgeted Commissioning and Expert Onboarding for Growing VLA Pools

RouterVLA：将冒烟测试转化为异构VLA选择的监督信号

Xingyu Ren, Chugang Yi, Youran Sun

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； Tsinghua University（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RouterVLA方法，利用预部署评估的冒烟测试记录来监督异构VLA策略的选择，通过结果分离的交叉拟合和透明规则，在LIBERO-Plus数据集上将保留集成功率提升14.64个百分点。

Comments v2: revised title, updated author list, restructured the experiments

MuseVLA: An Adaptive Multimodal Sensing Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation

MuseVLA: 一种用于机器人操作的自适应多模态感知视觉-语言-动作模型

Xingyuming Liu, Ruichun Ma, Heyu Guo, Qixiu Li, Qingwen Yang, Lin Luo, Shiqi Jiang, Chenren Xu, Jiaolong Yang, Baining Guo

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出MuseVLA模型，通过将传感器作为按需工具集成，实现自适应多模态感知；设计传感器图像统一表示，并引入数据合成流水线，在灵巧手操作任务中平均成功率80.6%，显著优于RGB-only和多模态基线。

Hermite Curves as Trajectory Priors for Vision-Language-Action Models

作为视觉-语言-动作模型轨迹先验的埃尔米特曲线

Qi Lv, Jianming Xing, Zhao Yang, Mingyuan Yao, Yinan Shi, Yawei Jueluo, Mike Zheng Shou, Xiang Deng

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Jiangsu Cytoderm Intelligent Technology Co., Ltd.（江苏赛克德智能科技有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型动作块的弱结构化问题，提出埃尔米特轨迹先验，其中埃尔米特正则化变体在仿真与真实机器人任务中显著提升了操纵成功率且无额外推理开销。

Comments Project page is available at https://aopolin-lv.github.io/Hermite/

Act, Think or Abstain: Complexity-Aware Adaptive Inference for Vision-Language-Action Models

行动、思考或退缩：面向视觉-语言-动作模型的复杂度感知自适应推理

Riccardo Andrea Izzo, Gianluca Bardaro, Matteo Matteucci

机构 * Department of Electronics, Information, and Bioengineering, Politecnico di Milano（电子、信息与生物工程系，米兰理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种复杂度感知的自适应推理框架，通过动态路由视觉-语言-动作模型的执行，提升任务复杂性检测效率。

Xiaomi-Robotics-1: Scaling Vision-Language-Action Models with over 100K Hours of Real-World Trajectories

小米机器人1：利用超过10万小时的真实世界轨迹扩展视觉语言动作模型

Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin, Jason Li, Peiyan Li, Yingyan Li, Futeng Liu, Wanli Peng, Optimus Qin, Yifei Su, Nan Sun, Qiao Sun, Runze Suo, Heyun Wang, Yunhong Wang, Rujie Wu, Caoyu Xia, Lina Zhang, Jack Zhao, Guoliang Chen, Wenlong Chen, Xinze He, Bin Li, Qing Li, Zhuorong Li, Heng Qu, Wenxuan Song, Diyun Xiang, Yifan Xie, Peiran Xu, Hangjun Ye, Wen Ye, Han Zhao, Quanyun Zhou

机构 * Xiaomi Robotics（小米机器人） 纠错

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

AI总结 研究提出小米机器人1这一视觉语言动作模型，采用两阶段训练方法，预训练利用大量真实轨迹赋予模型能力，后训练使其与机器人实体及指令对齐。该模型在多基准测试中表现优异，能有效微调，建立新的最先进水平。

Comments Project page: https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-1.html

MindDrive: A Vision-Language-Action Model for Autonomous Driving via Online Reinforcement Learning

MindDrive: 一种通过在线强化学习实现自动驾驶的视觉-语言-动作模型

Haoyu Fu, Diankun Zhang, Zongchuang Zhao, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Dingkang Liang, Xiang Bai

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

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

AI总结 MindDrive通过在线强化学习实现自动驾驶中的视觉-语言-动作模型，结合决策专家和动作专家，提升复杂场景下的驾驶决策与探索效率。

Comments Accepted by ECCV 2026; Project Page: https://xiaomi-mlab.github.io/MindDrive/

Simple Recipe Works: Vision-Language-Action Models are Natural Continual Learners with Reinforcement Learning

简单配方有效：视觉-语言-动作模型通过强化学习成为自然持续学习者

Jiaheng Hu, Jay Shim, Chen Tang, Yoonchang Sung, Bo Liu, Peter Stone, Roberto Martin-Martin

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文通过系统研究发现，对于大型预训练视觉-语言-动作模型，简单的顺序微调结合低秩适配在持续强化学习中表现出高可塑性、几乎无遗忘和强零样本泛化，优于复杂方法。

Comments Accepted at RLC 2026; Best paper award at ICRA26 RL4IL Workshop

Training Vision-Language-Action Models with Dense Embodied Chain-of-Thought Supervision

训练具有密集具身思维链监督的视觉-语言-动作模型

Haoyang Li, Guanlin Li, Youhe Feng, Chen Zhao, Zhuoran Wang, Yang Li, Qizhe Wei, Shifeng Bao, Haitao Shen, Yihan Zhao, Tong Yang, Jing Zhang

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhipu AI（智谱AI） 纠错

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

AI总结 提出ZR-0模型，通过密集具身思维链监督对齐跨具身表示，采用双流架构（VLM生成结构化推理，扩散Transformer生成动作），在多个仿真和真实平台实现强性能。

StemVLA:An Open-Source Vision-Language-Action Model with Future 3D Spatial Geometry Knowledge and 4D Historical Representation

StemVLA：一种融合未来3D空间几何知识与4D历史表示的开源视觉-语言-动作模型

Jiasong Xiao, Yutao She, Kai Li, Yuyang Sha, Ziang Cheng

机构 * Ricoh Software Research Center（理光软件研究中心） ； YZH Engineering Technology (Beijing) Co., Ltd.（易智赫工程技术（北京）有限公司） 纠错

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

AI总结 提出StemVLA框架，通过显式建模未来3D空间结构和历史4D时空表示，提升机器人操作任务中的空间推理与长时决策能力，在LIBERO基准上平均准确率达92.0%。

Comments Preprint

Reinforcement Fine-Tuning of Flow-Matching Policies for Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的流匹配策略的强化微调

Mingyang Lyu, Yinqian Sun, Erliang Lin, Huangrui Li, Ruolin Chen, Feifei Zhao, Yi Zeng

机构 * Brain-inspired Cognitive AI Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（脑启发认知人工智能实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, China（北京人工智能安全与治理研究院，中国） ； State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology（脑认知与脑启发智能技术国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, China（北京安全人工智能与超对齐重点实验室，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS), Beijing, China（中国科学院大学（UCAS），北京，中国） ； Long-term AI,Beijing,China（长期人工智能，北京，中国） 纠错

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

AI总结 针对流匹配模型强化微调中重要性采样计算困难的问题，提出流策略优化算法，通过条件流匹配目标、结构感知信用分配等技术实现稳定在线微调，在LIBERO和ALOHA任务上超越基线。

Comments Accepted to ICRA 2026

ALOE: Action-Level Off-Policy Evaluation for Vision-Language-Action Model Post-Training

ALOE: 面向视觉-语言-动作模型后训练的动作级离策略评估

Rushuai Yang, Hecheng Wang, Zhichao Wu, Chiming Liu, Xiaohan Yan, Xuan Du, Shuoyu Yue, Chuheng Zhang, Yunlong Wang, Yongcheng Liu, Lizhe Qi, Yi Chen, Wei Shan, Maoqing Yao

机构 * AgiBot ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出ALOE框架，通过离策略评估直接估计当前策略的价值，结合分块时序差分和保守值聚合，改善稀疏奖励下的信用分配，在四项真实世界操作任务中优于现有方法。

LaST$_{0}$: Latent Spatio-Temporal Chain-of-Thought for Robotic Vision-Language-Action Model

LaST$_{0}$：面向机器人视觉-语言-动作模型的潜在时空思维链

Zhuoyang Liu, Jiaming Liu, Hao Chen, Jiale Yu, Ziyu Guo, Chengkai Hou, Chenyang Gu, Xiangju Mi, Renrui Zhang, Kun Wu, Zhengping Che, Jian Tang, Pheng-Ann Heng, Shanghang Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出LaST$_0$框架，通过潜在时空思维链在隐空间进行高效推理，避免显式推理的延迟和语言瓶颈，在10个真实世界任务中平均成功率提升13%-14%。

Comments Project page: https://vla-last0.github.io/

Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

Embodied-R1.5：通过具身基础模型演化物理智能

Yifu Yuan, Yaoting Huang, Xianze Yao, Yutong Li, Shuoheng Zhang, Linqi Han, Pengyi Li, Jiangeng Sun, Wenting Jia, Zhao Zhang, Yuhao Liu, Ruihao Liao, Yucheng Hu, Qiyu Wu, Yuxiao Li, Zibin Dong, Fei Ni, Yan Zheng, Shuyang Gu, Yi Ma, Hongyao Tang, Han Hu, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 VLA模型 ：VLA(summary_cn,abstract)；embodied foundation model(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出统一具身基础模型Embodied-R1.5，通过自动化数据管道和多任务平衡强化学习，在8B参数下实现24项基准中16项最优，并支持微调为VLA模型。

Comments Embodied R1.5 technical report. Project page: https://embodied-r.github.io/

VOTE: Vision-Language-Action Optimization with Trajectory Ensemble Voting

VOTE：基于轨迹集成投票的视觉-语言-动作优化

Juyi Lin, Amir Taherin, Arash Akbari, Arman Akbari, Lei Lu, Guangyu Chen, Taskin Padir, Xiaomeng Yang, Weiwei Chen, Yiqian Li, Xue Lin, David Kaeli, Pu Zhao, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Cisco（思科） ； EmbodyX 纠错

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

AI总结 针对VLA模型生成令牌多、动作利用不足的问题，开发训练框架微调模型减少令牌生成，引入基于投票的集成策略优化推理，相比现有模型性能更优，推理更快，证明了实际可部署性。

Comments 12 pages

PoseVLA: Universal Pose Pretraining for Generalizable Vision-Language-Action Policies

面向通用视觉-语言-动作策略的通用姿态预训练

Haitao Lin, Hanyang Yu, Jingshun Huang, He Zhang, Yonggen Ling, Ping Tan, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Futian Laboratory（福田实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Pose-VLA，通过分离预训练和后训练阶段，解决视觉-语言-动作模型中的特征坍塌和训练效率问题，实现通用3D空间先验提取与机器人特定动作空间的高效对齐。

Comments Accepted to Robotics: Science and Systems (RSS) 2026. Project website: https://hetolin.github.io/PoseVLA

Journal ref Robotics: Science and Systems, 2026

Vision-Language-Action Jump-Starting for Reinforcement Learning Robotic Agents

视觉-语言-动作跳跃启动用于强化学习机器人智能体

Angelo Moroncelli, Roberto Zanetti, Marco Maccarini, Loris Roveda

机构 * University of Applied Science and Arts of Southern Switzerland, Department of Innovative Technologies（瑞士南方应用科学与艺术大学创新技术系） ； Università della Svizzera Italiana, Faculty of Informatics, Lugano, Switzerland（瑞士意大利大学信息学院，卢加诺，瑞士） 纠错

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

AI总结 提出VLAJS方法，通过稀疏的VLA高层动作建议引导PPO探索，结合方向性动作一致性正则化，提升强化学习在长时域操作任务中的样本效率，并在仿真和真实机器人上验证。

Comments ICRA 2026 Workshop on Reinforcement Learning in the Era of Imitation Learning

HBVLA: Pushing 1-Bit Post-Training Quantization for Vision-Language-Action Models

HBVLA: 推动面向视觉-语言-动作模型的1位后训练量化

Xin Yan, Zhenglin Wan, Feiyang Ye, Xingrui Yu, Hangyu Du, Yang You, Ivor Tsang

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

AI总结 HBVLA通过改进的二值化框架，实现对视觉-语言-动作模型的高效1位量化，保留了高精度性能，适用于资源受限的机器人部署。

RoboHarness: A Memory-Augmented Policy Harness for Vision-Language-Action Model Robustness via In-Context Adaptation

SOMA：通过上下文适应提升视觉-语言-动作模型鲁棒性的战略编排与内存增强系统

Zhuoran Li, Zhiyang Li, Kaijun Zhou, Jinyu Gu

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

AI总结 SOMA通过对比双记忆检索增强生成（RAG）、归因驱动大语言模型（LLM）编排器和可扩展模型上下文协议（MCP）干预，提升视觉-语言-动作模型在分布外任务中的鲁棒性，实验表明其在长周期任务链中提升了89.1%的绝对成功率。

Comments 8 pages, 10 figures, 4 tables. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). Project page and source code: https://github.com/LZY-1021/RoboHarness

FabriVLA: A Lightweight Vision-Language-Action Model with Conformal Action Chunk Uncertainty

FabriVLA：用于精确多任务操作的轻量级视觉-语言-动作模型

Shiyuan Yang, Borong Zhang, Jizheng Zhang, Zhijia Tao, Junfei Guo, Donglai Ran, Xu Bian, Qingbiao Li

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

AI总结 研究提出FabriVLA模型，结合视觉-语言主干与流匹配动作头，经单阶段联合优化训练。在Meta-World MT50基准测试中，该模型基于1B规模VLM，不依赖数十亿参数主干，实现90.0%平均成功率，展现强大性能。

HapticVLA: Contact-Rich Manipulation via Vision-Language-Action Model without Inference-Time Tactile Sensing

HapticVLA：通过视觉-语言-动作模型实现接触丰富的操作，无需推理时触觉感知

Konstantin Gubernatorov, Mikhail Sannikov, Ilya Mikhalchuk, Egor Kuznetsov, Makar Artemov, Ogunwoye Faith Oluwatobi, Marcelino Fernando, Artem Asanov, Ziang Guo, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，斯克洛夫科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 HapticVLA通过视觉-语言-动作模型实现接触丰富的操作，无需触觉传感器，在现实实验中成功率达到86.7%。

Dynamic Execution Commitment of Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的动态执行承诺

Feng Chen, Xianghui Wang, Yuxuan Chen, Boying Li, Yefei He, Zeyu Zhang, Yicheng Wu

机构 * University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出A3机制，通过将动态执行承诺重新定义为自推测前缀验证问题，解决了视觉-语言-动作模型在动态或分布外情况下执行鲁棒性和推理吞吐量之间的平衡问题。

Comments code is available at https://inceptionwang.github.io/A3/