VLA / 视觉-语言-动作模型

Bring My Cup! Personalizing Vision-Language-Action Models with Visual Attentive Prompting

Bring My Cup! 使用视觉注意力提示个性化视觉-语言-动作模型

Sangoh Lee, Sangwoo Mo, Wook-Shin Han

机构 * GSAI, POSTECH（POSTECH 人工智能研究所） ； IME, POSTECH（POSTECH 信息媒体研究所） 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.AI

AI总结 针对VLA模型难以处理个性化指令的问题，提出无需训练的视觉注意力提示（VAP）方法，通过参考图像作为非参数记忆，利用开放词汇检测和嵌入匹配定位个人物品，并以视觉提示注入模型，在多个仿真和真实场景中显著提升成功率和正确物体操作。

Comments ICML 2026. Project page: https://vap-project.github.io/

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

NoRD: A Data-Efficient Vision-Language-Action Model that Drives without Reasoning

NoRD: 一种无需推理的高数据效率视觉-语言-动作模型

Ishaan Rawal, Shubh Gupta, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） 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NoRD模型，通过无需推理标注和仅需<60%数据微调，结合Dr. GRPO算法克服难度偏差，实现与现有VLA模型相当的性能，显著降低数据与计算开销。

Comments Accepted to CVPR 2026. Code available at: https://github.com/Applied-Open-Source/nord

UAOR: Uncertainty-aware Observation Reinjection for Vision-Language-Action Models

UAOR: 面向视觉-语言-动作模型的不确定性感知观测重注入

Jiabing Yang, Yixiang Chen, Yuan Xu, Peiyan Li, Zichen Wen, Bowen Fang, Tao Yu, Xiangnan Wu, Qisen Ma, Kai Wang, Ziheng He, Yingda Li, Zhengbo Zhang, Jing Liu, Nianfeng Liu, 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), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新技术实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； FiveAges（五代） 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UAOR模块，通过动作熵检测不确定性，在语言模型高不确定层重注入观测信息，无需额外训练或数据，提升VLA模型在仿真和真实任务中的性能。

AffordanceVLA: A Vision-Language-Action Model Empowering Action Generation through Affordance-Aware Understanding

AffordanceVLA：一种通过可供性感知理解赋能动作生成的视觉-语言-动作模型

Qize Yu, Jiadi You, Yuran Wang, Jiaqi Liang, Bowen Ping, Yang Tian, Yue Chen, Minghong Cai, Zeying Gong, Ruihai Wu, Yinchuan Li, Junwei Liang, Yingcong Chen

机构 * Peking University（北京大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Knowin AI 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AffordanceVLA框架，通过引入结构化可供性预测作为任务导向的中间表示，解决VLA模型中语义空间与具身控制策略的结构不匹配问题，实现精确的感知-动作映射。

Comments Preprint. Code and project page are available. Code: https://github.com/Skywalker-yqz/AffordanceVLA Project page: https://skywalker-yqz.github.io/AffordanceVLA/

3DThinkVLA: Endowing Vision-Language-Action Models with Latent 3D Priors via 3D-Thinking-Guided Co-training

3DThinkVLA：通过3D思维引导的协同训练赋予视觉-语言-动作模型潜在3D先验

Jiaxin Shi, Xidong Zhang, Fucai Zhu, Zhe Li, Siyu Zhu, Weihao Yuan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Daimon Robotics（达梦机器人） ； Great Bay University（大亚大学） 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 提出3D思维引导的协同训练框架，通过解耦3D几何感知与空间推理并在不同特征层次注入，使VLA模型在动作预测中隐式进行3D空间推理，无需3D传感器或外部模型，在多个基准上达到最优性能。

Contrastive Representation Regularization for Vision-Language-Action Models

视觉-语言-动作模型的对比表示正则化

Taeyoung Kim, Jimin Lee, Myungkyu Koo, Dongyoung Kim, Kyungmin Lee, Changyeon Kim, Younggyo Seo, Jinwoo Shin

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 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.LG

AI总结 提出机器人状态感知对比损失（RS-CL），通过对比学习对齐VLM表示与机器人本体感受状态，提升VLA模型在机器人操作任务中的性能。

Comments ICML 2026

VLM4VLA: Revisiting Vision-Language-Models in Vision-Language-Action Models

VLM4VLA：重新审视视觉-语言-动作模型中的视觉-语言模型

Jianke Zhang, Xiaoyu Chen, Qiuyue Wang, Mingsheng Li, Yanjiang Guo, Yucheng Hu, Jiajun Zhang, Shuai Bai, Junyang Lin, Jianyu Chen

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴公司Qwen团队） 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 本文通过VLM4VLA最小适配管道，系统研究视觉-语言模型（VLM）的选择和能力如何影响下游视觉-语言-动作（VLA）策略性能，发现VLM通用能力无法预测下游任务表现，且视觉模块是性能瓶颈。

Does Visual Information Play a Decisive Role in Vision-Language-Action Model Driving Behavior?

视觉信息在视觉-语言-动作模型驾驶行为中是否起决定性作用？

Jingtao He, Hongliang Lu, Xiaoyun Qiu, Yixuan Wang, Xinhu Zheng

机构 * Intelligent Transportation Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（科技与交通智能 thrust，香港科学与技术大学（广州）） 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 本文提出结构化多级视觉扰动框架，系统分析VLA驾驶模型对视觉信息的依赖程度，揭示依赖模式随评估方式变化且在不同抽象层次上不均匀。

LIBERO-PRO: Towards Robust and Fair Evaluation of Vision-Language-Action Models Beyond Memorization

LIBERO-PRO：超越记忆的视觉-语言-动作模型鲁棒与公平评估

Xueyang Zhou, Yangming Xu, Guiyao Tie, Yongchao Chen, Guowen Zhang, Duanfeng Chu, Pan Zhou, Lichao Sun

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Lehigh University（莱斯大学） 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 针对LIBERO基准评估中的记忆偏差问题，提出LIBERO-PRO扩展基准，通过在操作对象、初始状态、任务指令和环境四个维度施加合理扰动，揭示现有VLA模型性能从90%以上骤降至0.0%的严重缺陷，并呼吁采用鲁棒评估方法。

Comments 10 pages,7 figures, 0 tables

StableVLA: Towards Robust Vision-Language-Action Models without Extra Data

StableVLA: 向无额外数据的鲁棒视觉-语言-动作模型迈进

Yiyang Fu, Chubin Zhang, Shukai Gong, Yufan Deng, Kaiwei Sun, Qiyang Min, Qibin Hou, Yansong Tang, Jianan Wang, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学） 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 本文研究了在未见真实世界视觉扰动下视觉-语言-动作（VLA）模型的鲁棒性问题，提出了一种基于信息理论的轻量级适配模块IB-Adapter，有效提升模型性能，同时保持高效和效果。

Comments Accepted by ICML 2026. Code: https://github.com/DAGroup-PKU/HumanNet. Project website: https://dagroup-pku.github.io/StableVLA/

VLADriver-RAG: Retrieval-Augmented Vision-Language-Action Models for Autonomous Driving

VLADriver-RAG：基于检索增强的视觉-语言-动作模型用于自动驾驶

Rui Zhao, Haofeng Hu, Zhenhai Gao, Jiaqiao Liu, Gao Fei

机构 * College of Automotive Engineering（汽车工程学院） ； The National Key Laboratory of Automotive Chassis Integration and Bionics（汽车底盘集成与生物力学国家级重点实验室） ； ReeFocus AI Technology（ReeFocus人工智能技术） 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 本文提出VLADriver-RAG，通过构建结构化的历史知识，提升自动驾驶中长尾场景的泛化能力，采用视觉到场景机制和场景对齐嵌入模型，结合查询驱动的VLA骨干网络，实现高精度轨迹合成。

Continually Evolving Skill Knowledge in Vision Language Action Model

视觉语言动作模型中的持续演进技能知识

Yuxuan Wu, Guangming Wang, Zhiheng Yang, Tianchen Deng, Maoqing Yao, Brian Sheil, Hesheng Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MIT SMART（麻省理工学院SMART实验室） ； AgiBot 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 本文提出Stellar VLA框架，通过无需增加参数的持续模仿学习方法，实现视觉语言动作模型的持续知识积累，实验表明其在任务专精和知识转移方面表现优异。

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

Clutter-Robust Vision-Language-Action Models through Object-Centric and Geometry Grounding

通过对象中心和几何约束实现抗杂波的视觉-语言-动作模型

Khoa Vo, Taisei Hanyu, Yuki Ikebe, Trong Thang Pham, Nhat Chung, Minh Nhat Vu, Duy Nguyen Ho Minh, Anh Nguyen, Anthony Gunderman, Chase Rainwater, Ngan Le

机构 * University of Arkansas（阿拉巴马大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（智能系统马克斯·普朗克研究学校） ； University of Stuttgart（斯图加特大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 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OBEYED-VLA框架，通过分离感知接地与动作推理提升视觉-语言-动作模型在现实环境中的鲁棒性，特别是在存在干扰物、目标缺失和背景变化等挑战性场景中表现优异。

Comments Under review. Project website: https://uark-aicv.github.io/OBEYED_VLA

WAM-Diff2: Hierarchical AR-to-Diffusion Distillation for Highly Efficient Autonomous Driving VLA

WAM-Diff2：面向高效自动驾驶视觉-语言-动作（VLA）的分层自回归到扩散蒸馏

Zhihao Zhu, Hanlin Shang, Mingwang Xu, Feipeng Cai, Zhuolin He, Yaoyi Li, Jianhua Han, Hang Xu, Siyu Zhu

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 WAM-Diff2通过三阶段分层蒸馏策略，将预训练自回归VLA模型转化为高效扩散模型，缓解暴露偏差、实现与基线相当性能，解码速度提升2.8倍，结合系统级优化后达15.1倍加速。

Restoring Linguistic Grounding in VLA Models via Train-Free Attention Recalibration

恢复VLA模型中的语言基础：无需训练的注意力重校准方法

Ninghao Zhang, Bin Zhu, Shijie Zhou, Jingjing Chen

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） 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 针对VLA模型在分布外指令下出现“语言盲视”问题，提出无需训练的注意力重校准方法IGAR，通过调整注意力分布恢复语言指令影响，在LIBERO基准和真实机器人上有效减少错误执行。

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。

Is VLA Reasoning Faithful? Probing Safety of Chain-of-Causation in Autonomous Driving Models

VLA 推理是否忠实？自动驾驶模型中因果链的安全性探究

Nicanor Mayumu, Xiaoheng Deng, Patrick Mukala

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； Central South University（中南大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Wollongong in Dubai（迪拜大学） 纠错

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

AI总结 通过分析300次VLA推理，发现输出推理与轨迹的忠实度仅42.5%，存在大量漏检行人、轨迹脆弱及推理-动作不一致问题，并提出了信息论忠实度形式化定义与安全架构。

Comments Accept (Poster), CVPR 2026 Workshop DriveX NonArchival Track

Can Explicit Physical Feasibility Benefit VLA Learning? An Empirical Study

显式物理可行性能否促进VLA学习？一项实证研究

Yubai Wei, Chen Wu, Hashem Haghbayan

机构 * Department of Computing, University of Turku（图尔库大学计算机系） 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 本文研究显式物理可行性监督对VLA学习的影响，提出几何基础可行性目标并集成到扩散基VLA策略训练中，实验证明其能提升物理可靠性和任务性能，增强低数据下的学习效率。

Comments 8 pages, 5 figures

HiST-VLA: A Hierarchical Spatio-Temporal Vision-Language-Action Model for End-to-End Autonomous Driving

HiST-VLA：一种用于端到端自动驾驶的分层时空视觉-语言-动作模型

Yiru Wang, Zichong Gu, Yu Gao, Anqing Jiang, Zhigang Sun, Shuo Wang, Yuwen Heng, Hao Sun

机构 * Bosch Corporate Research（博世企业研究） ； School of Communication and Information Engineering（信息工程学院） 纠错

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

AI总结 HiST-VLA通过分层时空视觉-语言-动作模型提升自动驾驶轨迹生成的精度与效率，实现端到端的自动驾驶系统。

X-VLA: Soft-Prompted Transformer as Scalable Cross-Embodiment Vision-Language-Action Model

Jinliang Zheng, Jianxiong Li, Zhihao Wang, Dongxiu Liu, Xirui Kang, Yuchun Feng, Yinan Zheng, Jiayin Zou, Yilun Chen, Jia Zeng, Ya-Qin Zhang, Jiangmiao Pang, Jingjing Liu, Tai Wang, Xianyuan Zhan

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR) Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR）清华大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） 纠错

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 preprint, technical report, 33 pages

VLA-OS: Structuring and Dissecting Planning Representations and Paradigms in Vision-Language-Action Models

Chongkai Gao, Zixuan Liu, Zhenghao Chi, Junshan Huang, Xin Fei, Yiwen Hou, Yuxuan Zhang, Yudi Lin, Zhirui Fang, Zeyu Jiang, Lin Shao

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

A Pragmatic VLA Foundation Model

一个务实的VLA基础模型

Wei Wu, Fan Lu, Yunnan Wang, Shuai Yang, Shi Liu, Fangjing Wang, Qian Zhu, He Sun, Yong Wang, Shuailei Ma, Yiyu Ren, Kejia Zhang, Hui Yu, Jingmei Zhao, Shuai Zhou, Zhenqi Qiu, Houlong Xiong, Ziyu Wang, Zechen Wang, Ran Cheng, Yong-Lu Li, Yongtao Huang, Xing Zhu, Yujun Shen, Kecheng Zheng

机构 * robbyant.com 纠错

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

AI总结 提出LingBot-VLA，基于约2万小时真实数据和9种双臂机器人配置，在3个平台上完成100个任务，性能优于竞品，并实现高效训练吞吐。

Comments Project Webpage: https://technology.robbyant.com/lingbot-vla/, Code: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla/, GM-100: https://huggingface.co/datasets/robbyant/lingbot-GM-100