VLA / 视觉-语言-动作模型

LangForce: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action Queries

LangForce: 通过潜在动作查询对视觉语言动作模型进行贝叶斯分解

Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin, Laurence T. Yang, Zhaolong Shen, Changti Wu, Yuzhuo Miao, Cong Huang, Kai Chen

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Beijing Zhongguancun Academy（北京中关村学院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Zhengzhou University（郑州大学） ； Beihang University（北航） ； East China Normal University（东华大学） ； DeepCybot Co., Ltd.（DeepCybot有限公司） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型在训练中因数据偏差导致语言信息被忽略的问题，提出LangForce框架，通过贝叶斯分解和潜在动作查询构建双分支架构，最大化动作与指令的点互信息，无需新数据即可显著提升泛化能力。

Comments ICML 2026

INSIGHT: INference-time Sequence Introspection for Generating Help Triggers in Vision-Language-Action Models

INSIGHT: 视觉-语言-动作模型中生成帮助触发器的推理时序列内省

Ulas Berk Karli, Ziyao Shangguan, Tesca FItzgerald

机构 * Department of Computer Science, Yale University（耶鲁大学计算机科学系） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出INSIGHT框架，利用令牌级不确定性信号（熵、对数概率、不确定性估计）训练变压器分类器，预测VLA模型何时需要人类帮助，并对比强/弱监督下的性能，发现建模时间动态优于静态评分。

Dual Latent Memory in Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation

用于机器人操作的视觉-语言-动作模型中的双潜记忆

Hongyu Qu, Jianzhe Gao, Xiaobin Hu, Shaohuan Yang, Xinlei Yu, Rui Yan, Wenguan Wang, Xiangbo Shu, Shuicheng Yan

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 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.CV

AI总结 研究针对主流VLA模型处理长期任务的不足，提出LaMem-VLA框架，通过四个协调组件将历史经验重构为潜记忆令牌并与VLA推理直接交织，实现在同一潜空间处理历史经验，经实验验证该框架具有优越性。

Comments Project page: https://github.com/quhongyu/LaMem-VLA

CrossVLA: Cross-Paradigm Post-Training and Inference Optimization for Vision-Language-Action Models

CrossVLA: 跨范式后训练和推理优化用于视觉-语言-动作模型

Zhi Liu

机构 * Tianjin University（天津大学） 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 本文研究了视觉-语言-动作（VLA）模型的跨范式后训练方法，提出了CrossVLA框架，通过改进的连续动作流匹配估计器、对比LoRA和DoRA参数高效层的性能，并揭示了推理过程中去噪循环对延迟的影响，最终实现了在LIBERO数据集上的显著提升。

Comments Workshop draft, 14 pages, 4 figures. Code, ckpts, data: https://github.com/lz-googlefycy/vla-lab

DyPES-VLA: Learning Shared Dynamics Priors and Embodiment-Specific Control for Cross-Embodiment Manipulation

DyPES-VLA：学习共享动态先验与具身特定控制以实现跨具身操作

Junfeng Li, Junjie He, Zhide Zhong, Yangyang Zheng, Pingyue Sheng, Jiayu Dong, Ruixin Li, Haodong Yan, Jiaguan Zhu, Tianran Zhang, Runze Yu, Wen Chen, Liuqing Yang, Yuxiang Gao, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； COCO Matrix 纠错

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

AI总结 该研究针对跨具身机器人操作问题，提出DyPES-VLA模型，通过学习共享动态先验与具身特定MoE动作头，在LIBERO等数据集上达到先进操作成功率。

VLA Grounder: Language-Conditioning Space Optimization for Black-Box VLA Models

VLA 接地器：用于黑盒 VLA 模型的语言条件空间优化

Damir Shodiev, Aleksei Staroverov, Nikita Kachaev, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov

机构 * AXXX ； MIRAI（未来人工智能研究机构） ； MISIS（俄罗斯国立科技大学莫斯科钢铁合金学院） 纠错

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

AI总结 研究能否通过优化语言空间而非更新动作权重来改进冻结的 VLA 策略，提出语言条件空间策略，用强化学习优化，实验表明该优化能提升特定任务成功率，证明语言可作为机器人基础模型的可优化变量。

TACO: TActile World Model as a Self-COrrector forScalable VLA Post-Training

TACO：作为可扩展VLA训练后自校正器的触觉世界模型

Shengbang Liu, Yueru Jia, Yuyang Yan, Jiaming Liu, Xinran Zhang, Qiuxuan Feng, Yandong Guo, Shiji Zhou, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； AI 2 Robotics（人工智能与机器人研究所） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 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 研究VLA模型在接触丰富任务中的问题，提出TACO框架，通过触觉感知世界模型驱动可扩展VLA训练后校正，结合多种方法提升策略，实验表明其能显著提高成功率。

StageCraft: Execution Aware Mitigation of Distractor and Obstruction Failures in VLA Models

StageCraft: 通过执行意识缓解VLA模型中干扰和障碍故障

Kartikay Milind Pangaonkar, Prabin Rath, Omkar Patil, Nakul Gopalan

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 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 StageCraft通过利用大规模视觉语言模型进行推理，改进预训练VLA策略性能，通过操控环境初始状态避免执行故障，实现在三个真实任务领域中性能提升40%。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026

Unleashing More Actions via Action Compositional Training for VLA Models

通过动作组合训练释放VLA模型的更多动作

Kai Peng, Jie Lu, Xiaojiang Peng

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 针对VLA模型因过拟合特定行为模式而无法泛化到新动作组合的问题，提出ACT-VLA框架，利用模型潜在任务表示从现有任务中合成新演示数据，无需额外人工采集，有效缓解过拟合并提升泛化能力。

Output-Level Regularization Eliminates the Seed Lottery in Single-GPU VLA Fine-Tuning

输出级正则化消除单GPU VLA微调中的种子彩票

Jeffrin Sam, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)（斯科尔科沃科学技术研究所） 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 发现单GPU微调VLA-JEPA时存在种子彩票现象（随机种子导致性能骤降29%），归因于输出坍塌，提出输出级正则化（VICReg、Dropout、减半学习率）可完全消除该问题。

Comments 10 pages, 8 figures, submitted to CoRL 2026

Dexora: Open-source VLA for High-DoF Bimanual Dexterity

Dexora: 开源的高自由度双臂灵巧性VLA系统

Zongzheng Zhang, Jingrui Pang, Zhuo Yang, Kun Li, Minwen Liao, Saining Zhang, Guoxuan Chi, Jinbang Guo, Huan-ang Gao, Modi Shi, Dongyun Ge, Yao Mu, Jiayuan Gu, Rui Chen, Hao Dong, Huazhe Xu, Li Yi, Yixin Zhu, Hang Zhao, Pengwei Wang, Shanghang Zhang, Guocai Yao, Jianyu Chen, Hongyang Li, Hao Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Dexora，首个开源的VLA系统，旨在双臂双手高自由度操作，通过混合遥控管道分离粗臂运动和精细手指运动，结合物理平台和数字孪生，构建大规模训练数据集，并提出数据质量感知训练方法，实验证明其在基础和灵巧任务上的优越性能。

Comments Accpeted by ICRA 2026

VLA-GSE: Boosting Parameter-Efficient Fine-Tuning in VLA with Generalized and Specialized Experts

VLA-GSE: 提升VLA中基于通用和专用专家的参数高效微调

Yuhua Jiang, Junjie Lu, Xinyao Qin, Xiaoyu Chen, Kaixin Wang, Feifei Gao, Li Zhao

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 VLA-GSE通过通用和专用专家机制提升VLA在机器人控制中的参数高效微调效果，保留预训练知识的同时提高适应能力，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

DIAL: Decoupling Intent and Action via Latent World Modeling for End-to-End VLA

DIAL: 通过潜在世界建模解耦意图与动作以实现端到端VLA

Yi Chen, Yuying Ge, Hui Zhou, Mingyu Ding, Yixiao Ge, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； XPENG Robotics（小鹏机器人） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 DIAL通过潜在意图瓶颈解耦意图与动作，利用VLM进行潜在世界建模并结合轻量策略实现端到端VLA，实验表明其在RoboCasa GR1任务中优于现有方法，且在真实世界部署中表现稳健。

Comments Project page: https://xpeng-robotics.github.io/dial

ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought for Vision-Language-Action Models

ACoT-VLA：面向视觉-语言-动作模型的行动链式推理

Linqing Zhong, Yi Liu, Yifei Wei, Ziyu Xiong, Maoqing Yao, Si Liu, Guanghui Ren

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； AgiBot 纠错

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

AI总结 本文提出ACoT-VLA，通过在动作空间中直接进行推理，改进视觉-语言-动作模型的行动生成，引入显式和隐式动作推理器，实验证明其在真实和仿真环境中的优越性。

Comments Accepted by Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

VLA-Reasoner: Empowering Vision-Language-Action Models with Reasoning via Online Monte Carlo Tree Search

VLA-Reasoner: 通过在线蒙特卡洛树搜索增强视觉-语言-动作模型的推理能力

Wenkai Guo, Guanxing Lu, Haoyuan Deng, Zhenyu Wu, Yansong Tang, Ziwei Wang

机构 * School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电子与电气工程学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Intelligent Engineering and Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学智能工程与自动化学院） 纠错

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

AI总结 VLA-Reasoner通过在线蒙特卡洛树搜索增强视觉-语言-动作模型，提升长时间轨迹任务的推理能力与执行效率。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted by ICRA 2026

DAM-VLA: A Dynamic Action Model-Based Vision-Language-Action Framework for Robot Manipulation

DAM-VLA：一种基于动态动作模型的视觉-语言-动作框架，用于机器人操作

Xiongfeng Peng, Jiaqian Yu, Dingzhe Li, Yixiang Jin, Lu Xu, Yamin Mao, Chao Zhang, Weiming Li, Sujin Jang, Dongwook Lee, Daehyun Ji

机构 * Advanced Research Lab, Samsung R&D Institute China-Beijing (SRCB)（三星研发中心中国北京先进研究实验室） ； Samsung AI Center, DS Division（三星人工智能中心，DS部门） ； Hanyang University ERICA（翰洋大学ERICA） 纠错

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

AI总结 DAM-VLA提出了一种基于动态动作模型的视觉-语言-动作框架，通过整合视觉语言模型与扩散动作模型，提升机器人在复杂任务中的操作精度和适应性。

Comments Accepted to ICRA2026

Dream-VL & Dream-VLA: Open Vision-Language and Vision-Language-Action Models with Diffusion Language Model Backbone

Dream-VL & Dream-VLA: 基于扩散语言模型的开放视觉语言和视觉语言-动作模型

Jiacheng Ye, Shansan Gong, Jiahui Gao, Junming Fan, Shuang Wu, Wei Bi, Haoli Bai, Lifeng Shang, Lingpeng Kong

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

AI总结 基于扩散语言模型构建的Dream-VL和Dream-VLA在视觉语言和视觉语言-动作任务中表现出色，实现了领先的性能。

Comments Add real-world experiments

TTF-VLA: Temporal Token Fusion via Pixel-Attention Integration for Vision-Language-Action Models

Chenghao Liu, Jiachen Zhang, Chengxuan Li, Zhimu Zhou, Shixin Wu, Songfang Huang, Huiling Duan

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

Comments Accepted to AAAI 2026. Camera-ready version

Audio-VLA: Adding Contact Audio Perception to Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation

Xiangyi Wei, Haotian Zhang, Xinyi Cao, Siyu Xie, Weifeng Ge, Yang Li, Changbo Wang

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华师范大学计算机科学与技术学院） ； School of Data Science and Engineering, East China Normal University（东华师范大学数据科学与工程学院） ； School of Software Engineering, East China Normal University（东华师范大学软件工程学院） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） 纠错

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

IA-VLA: Input Augmentation for Vision-Language-Action models in settings with semantically complex tasks

Eric Hannus, Miika Malin, Tran Nguyen Le, Ville Kyrki

机构 * Intelligent Robotics Group at the Department of Electrical Engineering and Automation, School of Electrical Engineering, Aalto University（Aalto大学电气工程学院电气工程与自动化系智能机器人组） ； Biomimetics and Intelligent Systems Group at the Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu（奥卢大学信息科技与电气工程学院仿生学与智能系统组） ； Section of Mechanical Technology at the Department of Engineering Technology and Didactics, Technical University of Denmark（丹麦技术大学工程技术与教学系机械技术部门） 纠错

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

Comments Under review for ICRA 2026

GraphCoT-VLA: A 3D Spatial-Aware Reasoning Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation with Ambiguous Instructions

Helong Huang, Min Cen, Kai Tan, Xingyue Quan, Guowei Huang, Hong Zhang

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

Comments 10 pages, 6 figures

CoA-VLA: Improving Vision-Language-Action Models via Visual-Textual Chain-of-Affordance

Jinming Li, Yichen Zhu, Zhibin Tang, Junjie Wen, Minjie Zhu, Xiaoyu Liu, Chengmeng Li, Ran Cheng, Yaxin Peng, Yan Peng, Feifei Feng

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Midea Group（美的集团） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

Comments Project webpage is available at https://chain-of-affordance.github.io

Libra-VLA: Achieving Learning Equilibrium via Asynchronous Coarse-to-Fine Dual-System

Libra-VLA：通过异步粗到细双系统实现学习平衡

Yifei Wei, Linqing Zhong, Yi Liu, Yuxiang Lu, Xindong He, Maoqing Yao, Guanghui Ren

机构 * Beihang University（北航） ； AgiBot 纠错

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

AI总结 Libra-VLA通过粗到细双系统架构，解决视觉-语言-动作模型在机器人操作中语义与动作间的鸿沟问题，实现训练平衡与高效执行。

Comments Accepted to the Main Conference of ACL 2026. Project page: https://libra-vla.github.io/

VLA-Thinker: Boosting Vision-Language-Action Models through Thinking-with-Image Reasoning

VLA-Thinker: 通过图像推理增强视觉-语言-动作模型

Chaoyang Wang, Wenrui Bao, Sicheng Gao, Bingxin Xu, Yu Tian, Yogesh S. Rawat, Yunhao Ge, Yuzhang Shang

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

AI总结 本文提出VLA-Thinker框架，通过动态可调用的推理动作提升视觉语言动作模型的能力，通过两阶段训练流程提升操控性能，在LIBERO和RoboTwin 2.0基准上取得显著成果。

Comments We introduce VLA-Thinker, the first VLA model capable of thinking-with-image reasoning, which models visual perception as a dynamically invocable reasoning action, enabling Multimodal Embodied Chain-of-Thought

EXPO-FT: Sample-Efficient Reinforcement Learning Finetuning for Vision-Language-Action Models

EXPO-FT：面向视觉-语言-动作模型的样本高效强化学习微调

Perry Dong, Kuo-Han Hung, Tian Gao, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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 提出EXPO-FT系统，通过样本高效的强化学习微调预训练的VLA策略，在多种高精度操作任务中实现完美性能（30/30成功率），平均仅需19.1分钟在线机器人数据。

NebulaVLA: A Dual-Frequency Vision-Language-Action Model With Guide Action for Robotic Manipulation

NebulaVLA：用于机器人操纵的带引导动作的双频视觉-语言-动作模型

Cong Zhao, Shuai Tian, Xu Zhang, Baocheng Ni, Xinguo Song, Xueying Sun, Shu Jiang, Shouchang Yang, Bo Tang, Jin Deng, Ge Zhu, YongCheng Wang, Jin Xu, Ri Yang

机构 * ZTE Corporation（中兴通讯股份有限公司） 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 NebulaVLA是一种异步双频VLA模型，通过解耦语义推理与动作控制、引入GESTURE-7表示及引导动作算法，在LIBERO-Plus上以85.5%成功率、约2.7倍速度优于同步基线，实现高效机器人操纵控制。

Comments 14 pages, 5 figures

Imagining Recovery: Inference-Time Counterfactual Realignment for Vision-Language-Action Models

想象恢复：视觉-语言-动作模型的推理时反事实重对齐

Yanyan Zhang, Disheng Liu, Kai Ye, Chaoda Song, Xinpeng Li, Mohsen Hariri, Vikash Singh, Yu Yin, Vipin Chaudhary

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模型易受在线干扰的问题，提出无需训练的CoRe框架，通过反事实想象与最小重对齐实现无试错恢复，大幅提升任务成功率并减少物理恢复操作。

TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM

TurboVLA：在RTX 4090上以32 Hz运行、显存占用<1 GB的实时视觉-语言-动作模型

Hengyi Xie, Chenfei Yao, Xianjin Wu, Yingying Zhu, Dingkang Liang, Xiang Bai, Han Ding

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei Technologies Co. Ltd（华为技术有限公司） 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.CV

AI总结 本研究提出TurboVLA，将传统VLA模型的LLM中心路径重构为视觉语言直接映射，仅0.2B参数即可在RTX 4090上实现97.7%LIBERO任务成功率，性能优于更大模型且显存占用极低。

Comments Code is available at https://github.com/H-EmbodVis/TurboVLA

Reflex: Enabling Fast and Predictive Vision-Language-Action Models for Reaction-Critical Manipulation

Reflex：面向反应关键型操作的快速且可预测的视觉-语言-动作模型

Yuxuan Chen, Wanruo Zhang, Xiao Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 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 针对现有VLA模型忽略动态交互场景的问题，提出面向反应关键型操作的ReflexBench基准与无需大规模机器人数据预训练的ReflexVLA模型，其可提升动态操作性能并保持静态操作精度。

Comments 8 pages, 6 pages

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。