VLA / 视觉-语言-动作模型

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

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。

VLAConf: Calibrated Task-Success Confidence for Vision-Language-Action Models

VLAConf: 视觉-语言-动作模型的校准任务成功置信度

Dehao Huang, Aoxiang Gu, Chengjie Zhang, Bolin Zou, Wenlong Dong, Zilang Cen, Yue Wang, Hong Zhang

机构 * Department of Electronic and Electrical Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学电子与电气工程系，深圳，中国） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） ； National Cybersecurity Academy, Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学国家网络安全学院，武汉，中国） 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VLAConf，一种基于单类判别性置信度框架的方法，通过冻结预训练VLA内部表示和轻量级置信度头，在单次前向传播中直接估计逐步异常分数，实现高效且跨架构通用的任务成功置信度估计。

Comments 10 pages, 6 figures

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

τ: Learning Touch-Augmented Vision-Language-Action Models from Future Visual Supervision

τ：从未来视觉监督中学习触觉增强的视觉-语言-动作模型

Ning Cheng, Jinan Xu, Wanlin Li, Yangzhi Chen, Jing Gao, Yiqun Wang, Kelan Peng, Wenjuan Han

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 研究旨在解决学习触觉表示并应用于VLA模型的挑战，提出τ框架从未来视觉监督学习动作条件时空触觉表示，结合视觉语言特征用于动作生成，引入TacAura数据集，实验证明其性能优于现有模型且能泛化。

EchoVLA: Robotic Vision-Language-Action Model with Synergistic Declarative Memory for Mobile Manipulation

EchoVLA：用于VLA驱动移动操作的协同声明记忆

Min Lin, Xiwen Liang, Bingqian Lin, Jingzhi Liu, Zijian Jiao, Kehan Li, Ziang Yan, Yu Sun, Weijia Liufu, Yuhan Ma, Jiarui Hu, Yuecheng Liu, Shen Zhao, Yuzheng Zhuang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University, Shenzhen, China（中山大学深圳校区） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学） ； Huawei Noah's Ark Lab, China（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 EchoVLA通过协同声明记忆提升移动操作性能，结合场景与事件记忆，利用注意力融合指导基臂策略，实现高效导航与操作。

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。

FailSafe: Reasoning and Recovery from Failures in Vision-Language-Action Models

FailSafe: 视觉-语言-动作模型中的失败推理与恢复

Zijun Lin, Jiafei Duan, Haoquan Fang, Dieter Fox, Ranjay Krishna, Cheston Tan, Bihan Wen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Centre for Frontier AI Research, A*STAR（A*STAR前沿人工智能研究中心） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） 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FailSafe系统，自动生成多样化失败案例及可执行恢复动作，微调LLaVA-OV-7B构建FailSafe-VLM，使机器人检测并恢复失败，在ManiSkill任务上平均提升三个VLA模型性能达22.6%。

Comments IROS 2026. Project Page: https://jimntu.github.io/FailSafe

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。

VLSA: Vision-Language-Action Models with Plug-and-Play Safety Constraint Layer

VLSA: 具有即插即用安全约束层的视觉-语言-动作模型

Songqiao Hu, Zeyi Liu, Shuang Liu, Jun Cen, Zihan Meng, Shihefeng Wang, Xiang Li, Xiao He

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Institute for Embodied Intelligence and Robotics, Tsinghua University（清华大学智能与机器人研究院） ； TetraBOT ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 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

AI总结 提出AEGIS架构，通过控制屏障函数构建即插即用安全约束层，集成到VLA模型中保证安全性与任务性能，在SafeLIBERO基准上障碍物避免率提升超50%，任务成功率提升近10%。

Comments Accepted by IROS 2026

Transport Discrepancy as a Reliability Signal for Vision-Language-Action Models

传输差异作为视觉-语言-动作模型的可靠性信号

Wanpeng Zhang, Ye Wang, Hao Luo, Haoqi Yuan, Yicheng Feng, Chaoyi Xu, Sipeng Zheng, Qin Jin, Zongqing Lu

机构 * Peking University（北京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； BeingBeyond 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DiG模块，通过计算切片Wasserstein传输代价作为可靠性信号，利用指数门控调节特征细化和训练损失，在分布偏移和长时域任务中显著提升VLA模型成功率。