VLA / 视觉-语言-动作模型

Role-Conditioned Sub-Token Routing for Efficient Vision-Language-Action Policies

用于高效视觉-语言-动作策略的角色条件子令牌路由

Wei Jiang, Wei Wang

机构 * Futurewei Technologies（未来智能技术公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对VLA模型推理成本高的问题，提出RoleSub方法，通过角色条件子令牌路由压缩视觉和语言表示，在匹配视觉-KV预算下多数场景优于仅令牌控制，结合压缩后总KV仅为原始的9.2-11.3%且控制性能强。

Comments 12 pages, 5 tables

FlashDrive: Flash Vision-Language-Action Inference for Autonomous Driving

FlashDrive：面向自动驾驶的Flash视觉-语言-动作推理

Zekai Li, Yihao Liang, Hongfei Zhang, Jian Chen, Yesheng Liang, Zhijian Liu

机构 * Princeton（普林斯顿大学） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 FlashDrive通过算法-系统协同设计解决VLA推理的四个级联瓶颈，使Alpamayo 1.5-10B的端到端自动驾驶延迟降4.7倍，推理频率提升至6.6Hz，逼近实时部署。

Comments 15 pages; 8 figures

BridgeVLA++: A Data-Efficient, Generalizable, and Memory-Augmented Vision-Language-Action Framework for 3D Manipulation

BridgeVLA++：一种面向三维操作的数据高效、可泛化且内存增强的视觉-语言-动作框架

Peiyan Li, Yuze Zhu, Yixiang Chen, Qisen Ma, Yuan Xu, Jiabing Yang, He Guan, Yan Huang, Hongtao Wu, Xiao Ma, Tao Kong, Liang Wang, Tieniu Tan

机构 * 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国家重点实验室（NLPR）） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； FiveAges ； ByteDance Seed（字节跳动种子实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出内存增强的三维VLA框架BridgeVLA++，通过新增时空记忆架构，在保留原模型数据效率与泛化能力的同时，提升了记忆相关操作性能，且在多任务与真实平台上验证了其有效性。

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A Causality-aware Infer-diagnose-refine Framework for Test-time Modality Adaptation in VLA Models

用于视觉语言动作模型测试时模态适应的因果感知推理-诊断-细化框架

Haoyu Zhang, Yuwei Wu, Jin Chen, Gao Zhi, Zhenxin Diao, Mingyang Gao, Kun Wu, Yongchun Liu, Fan Li

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； AInnovation Co. Ltd.（A创新有限公司） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型模态融合问题，提出因果感知推理-诊断-细化框架，通过视觉观察推理、因果效应诊断及动作预测细化实现模态适应，设计因果感知动作细化器，实验验证了该框架在多VLA主干上提升整体性能的有效性。

A Motion-Aware Vector Quantization Framework with Centroid Reuse for Efficient VLA Inference

一种用于高效视觉-语言-动作推理的具有质心重用的运动感知向量量化框架

Zhuoran Song, Haozhe Jiang, Chunyu Qi, Minnan Pei, Gang Li, Xiaoyao Liang, Haibing Guan

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程系） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型推理延迟高问题，提出VQVLA算法-硬件协同设计框架，利用MotionVQ动态调整量化精度，采用合并质心向量量化通用矩阵乘法范式，设计加速器，实验表明其相比多种方法有显著加速且精度损失小。

JoyNexus: Service-Oriented Multi-Tenant Post-Training for VLA Models

JoyNexus：面向服务的视觉语言动作模型多租户训练后处理

Haoran Sun, Wentao Zhang, Junyang Hua, Hedan Yang, Yongjian Guo, Yifei Zhang, Xiaolong Xiang, Mingxi Luo, Jing Long, Chen Zhao, Chen Zhou, Wanting Xu, Qiming Yang, Hui Zhang, Song Wang, Xiaodong Bai, Shuai Di, Xu Chu, Xiaotie Deng, Yicheng Gong, Junwu Xiong

机构 * Peking University（北京大学） ； Beihang University（北航） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型训练后处理问题，提出JoyNexus统一服务，解耦相关服务，多租户可通过API调用，引入组批处理提高效率，经评估能减少GPU时间，提升服务利用率。

Comments 23 pages, 12 figures

Lights, Camera, Malfunction: When Illumination Robustness Leaves VLA Models Blind to Color

灯光、相机、故障：当光照鲁棒性使视觉语言动作模型对颜色视而不见时

Marino Watanabe, Takami Sato, Kentaro Yoshioka

机构 * Keio University（庆应义塾大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型在现实环境中对光照干扰的脆弱性，提出FLARE攻击框架和ChromaGuard对抗训练方法，通过实验验证ChromaGuard能有效提升模型在颜色相关任务中的成功率，保障模型在复杂环境下的性能。

ExToken: Structured Exploration for Efficient Vision-Language-Action Reinforcement Fine-tuning

ExToken：用于高效视觉-语言-动作强化微调的结构化探索

Yilun Kong, Yunpeng Qing, Guozheng Ma, Haoyu Wang, Li Shen, Zhi Hou, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型强化学习中探索停滞问题，提出ExToken框架，基于离线演示导出的离散行为先验调整VLA策略进行结构化探索，通过不同令牌鼓励多样行为模式，提升了探索效率与任务性能，在多任务实验中表现良好。

Reducing Temporal Redundancy for Efficient Vision-Language-Action Inference

减少时间冗余以实现高效视觉-语言-动作推理

Yuzhou Wu, Yuxin Zheng, Muchun Niu, Yishan Yang, Tianhao Liu, hanwen kang, Jiajian Jing, Linfeng Zhang, Chuan Wen

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

AI总结 研究针对VLA模型推理延迟高的问题，识别出时间冗余来源，提出系统级加速策略，在感知和动作生成上减少计算，经实验验证该策略能加速超2倍且保持高性能。

Comments 13pages, 7 figuers

Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models

三思而后行：将树搜索提炼为冻结视觉语言动作模型的动作评估

Xinyi Xie, Zican Hu, Zhanyu Liu, Yicheng Dong, Wenhao Wu, Zhenhong Sun, Haoran Li, Chunlin Chen, Zhi Wang, Pichao Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Nvidia（英伟达） 纠错

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

AI总结 研究发现视觉语言动作（VLA）模型泛化能力差的关键瓶颈在于动作评估。提出SVA框架，通过蒙特卡洛树搜索探索输出分布，将知识提炼到轻量级Q值模型，提升任务成功率，且保持泛化能力。

Exp2VLA: Enabling Vision-Language-Action for Drone Navigation from Expert Demonstrations

Exp2VLA：通过专家示范实现无人机导航的视觉-语言-动作

Van Huyen Dang, Kabilesh Rajendran, Erdi Sayar, Erdal Kayacan

机构 * Isaac Lab（艾萨克实验室） 纠错

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

AI总结 提出用于语言条件无人机导航的专家蒸馏管道Exp2VLA，将专家行为提炼为训练数据微调紧凑VLA模型，实现控制策略转移，降低新行为部署难度，实验表明微调模型可处理多样语义命令。

PAMAE: Phase-Aware-MoE Action Experts Towards Reliable Flow-Matching Vision-Language-Action Policies

PAMAE: 面向可靠流匹配视觉-语言-动作策略的相位感知MoE动作专家

Jiayu Yang, Tao Yang, Xiang Chang, Fei Chao, Changjing Shang, Qiang Shen

机构 * Department of Artificial Intelligence, School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院人工智能系） ； Department of Computer Science, Aberystwyth University（阿伯里斯特威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)；分类 cs.RO

AI总结 针对多阶段机器人操作中VLA模型动作生成不可靠的问题，提出即插即用的相位感知混合专家动作模块PAMAE，通过稀疏专家混合和相位感知路由提升阶段一致性，在模拟任务中成功率提升9.2%。

Supervise What Survives: Geometry-Guided VLA Adaptation from Synthetic Robot Videos

监督幸存信息：基于几何引导的合成机器人视频VLA适配

Danze Chen, Yanzhe Chen, Qiming Huang, Zhijun Cao, Chen Gao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学 Show Lab） 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GRA方法，从合成视频中提取几何信息（2D末端执行器路径点）监督视觉表征，仅用真实演示训练动作头，在真实机器人任务中优于伪动作基线。

Comments 14 pages, 5 figures

Cloak: Zero-Shot Cross-Embodiment Manipulation by Masking the End-Effector from the VLA

Cloak: 通过遮蔽末端执行器实现零样本跨本体操作

Michael Piseno, Guy Tevet, C. Karen Liu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出Cloak训练方法，通过遮蔽腕部相机中的末端执行器，使VLA模型实现零样本跨本体迁移，无需新本体数据。

SAPS: Shared Autonomy for Policy Steering by Blending Teleoperation with a Pretrained VLA

SAPS: 通过混合遥操作与预训练VLA的策略引导共享自主性

Crystal Zhou, Jehan Yang, Douglas J. Weber, Zackory Erickson

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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SAPS框架，在动作层面混合人类遥操作命令与预训练策略动作，无需重训练或辅助模型，通过动态余弦相似度仲裁策略提升任务成功率高达82%，并减少人工干预。

Comments 23 pages, 15 figures, 5 tables

Self-Improving VLA Policies: Selected Diffusion Noise for Spurious-Robust Action Smoothing

自我改进的VLA策略：用于抗伪影动作平滑的选择性扩散噪声

Duc Minh Nguyen, Bao-Ngoc Dao, Tung M. Luu, Binh Gia Nguyen, Vinh Tong, Anji Liu, Vu N. Duong, Dung D. Le, Daniel Sonntag, Trung Le, Ngan Le, Jan Peter, An Thai Le, Minh Nhat Vu, Mathias Niepert, Khoa D. Doan, Duy M. H. Nguyen, Vien Anh Ngo

机构 * Center for AI Research, VinUniversity（VinUniversity人工智能研究中心） ； VinRobotics ； KAIST（韩国科学技术院） ； 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） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DFKI（德国人工智能研究中心） ； University of Oldenburg（奥尔登堡大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的选择性扩散噪声方法，通过动态采样噪声向量增强视觉-语言-动作策略的鲁棒性和动作平滑性，在仿真和真实场景中成功率分别提升8%和10%。

OrthoSkillVLA: Continual Skill Learning via Gradient-Informed Skill Subspace Adaptation

OrthoSkillVLA：通过梯度感知技能子空间自适应实现持续技能学习

Jiaqi Wang, Zhou Fang, Qiongfeng Shi, Yi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Electronic Science and Engineering, Southeast University（东南大学电子科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 OrthoSkillVLA是一种参数高效的持续技能学习框架，通过对VLM和ActionHead施加独立子空间约束、引入特征感知MoE解码器，实现预训练VLA模型的技能学习，可缓解灾难性遗忘。

Comments Accepted by PRCV 2026

Lost in Reconstruction: Aligning Action Representations with Language in Vision-Language-Action Models

在重建中迷失：将视觉-语言-动作模型中的动作表示与语言对齐

Li Wenjie, Yash Jangir, Ignacy Stepka, Yash Agarwal, Marion Kipsang, Yonatan Bisk

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉-语言-动作模型中动作表示与语言脱节的问题，提出SALT语义对齐动作标记器，在SimplerEnv中使策略平均成功率达71.9%，显著优于基线方法。

GUARD: Grounding Uncertainty and Ablation-Based Risk Detection for Diffusion-Based VLAs

GUARD：面向扩散型视觉-语言动作（VLA）的不确定性与基于消融的风险检测

Suhas Hegde, Jitendra Yasaswi Bharadwaj Katta

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

AI总结 本文提出GUARD方法，无需修改预训练扩散型VLA策略即可检测其故障，在多基准测试中提升未见过任务的ROC-AUC，提供可跨多维度迁移的故障信号。

DRIFT: Derailing Denoising Trajectories of Flow-Matching VLAs with Adversarial Patch Attack

DRIFT：通过对抗性补丁攻击破坏流匹配视觉-语言-动作（VLA）模型的去噪轨迹

Hoseong Tae, Jong-Seok Lee

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

AI总结 该研究提出DRIFT对抗性补丁攻击方法，针对流匹配VLA模型pi0等，通过攻击首个去噪步骤破坏其去噪轨迹，在LIBERO套件上高效破解原本可解决的机器人任务，效果优于相关基线攻击。

FibVLA: An Efficient Temporal Vision-Language-Action Model with Fibonacci Sampling

FibVLA：一种采用斐波那契采样的高效时序视觉-语言-动作模型

Li Lin, Wujun Xu, Weiwei Meng, Kaiwen Xia, Kang Hao Cheong, Shuai Wang

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

AI总结 本文提出FibVLA框架，通过对数事后采样和流匹配等技术，解决了视觉-语言-动作模型时序信息捕捉与推理效率的矛盾，提升了动作性能与实时响应能力。

Do Vision-Language-Action Models Mean What They Say? On the Role of Faithfulness in Embodied Reasoning

视觉语言动作模型所言即所指？论忠实性在具身推理中的作用

Matthew Foutter, Matteo Cercola, Lena Wild, Yunshan Wang, Michelle Li, Daniele Gammelli, Marco Pavone

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Italian Institute of Artificial Intelligence (AI4I)（意大利人工智能研究所） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言动作模型中具身思维链是否真实反映决策过程。区分功能推理与忠实推理，指出当前对齐策略不足，通过人类评估揭示差距，用学习的评论家操作具身忠实性的行为替代物，强化学习后训练策略提升了忠实性。

Learning to Move Before Learning to Do: Task-Agnostic pretraining for VLAs

先学移动再学做事：面向VLA的任务无关预训练

Junhao Shi, Siyin Wang, Xiaopeng Yu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu

机构 * 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(title_cn,summary_cn)；vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出任务无关预训练（TAP）框架，先通过自监督逆动力学从廉价无标签交互数据学习可迁移运动先验，再用少量专家数据将先验与语言对齐，显著降低VLA模型对专家演示的依赖。

Comments Accepted to ICML 2026, 21 pages,6 figures

When and How Severely: Scenario-Specific Safety Envelopes for Driving VLAs

何时以及多严重：驾驶VLA的场景特定安全包络

Abhinaw Priyadershi, Jelena Frtunikj

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； NVIDIA GmbH（英伟达德国有限公司） 纠错

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

AI总结 针对ISO 21448下VLA驾驶规划器的安全认证，提出二维安全包络方法，通过GMM识别六种严重性等级，揭示场景特定风险差异。

MemoryVLA++: Temporal Modeling via Memory and Imagination in Vision-Language-Action Models

MemoryVLA++：通过记忆与想象在视觉-语言-动作模型中进行时间建模

Hao Shi, Weiye Li, Bin Xie, Yulin Wang, Renping Zhou, Tiancai Wang, Xiangyu Zhang, Ping Luo, Gao Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Dexmal ； StepFun 纠错

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

AI总结 提出MemoryVLA++框架，通过工作记忆、感知-认知记忆库和想象未来状态的世界模型，实现完整时间建模，在模拟和真实机器人任务上显著提升长时域和依赖记忆与想象的任务性能。

Comments The project is available at https://shihao1895.github.io/MemoryVLA-PP-Web

ARIES-Mission2: A Zero-Shot Vision-Language-Action Framework for Fast Large-Scale Aerial Mission Generation

ARIES-Mission2：用于快速大规模空中任务生成的零样本视觉-语言-动作框架

Junhao Wei, Yanxiao Li, Haochen Li, Yifu Zhao, Dexing Yao, Baili Lu, Zikun Li, Yapeng Wang, Sio-Kei Im, Dingcheng Yang, Xu Yang

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

AI总结 ARIES-Mission2是解耦视觉语义感知与路径优化的零样本VLA框架，在UAV基准上，其飞行距离更短、任务生成速度更快，且TSP模块可扩展性佳。

C$^3$ache: Accelerating World Action Models with Cross Inference Chunk Cache

C$^3$ache: 利用跨推理块缓存加速世界动作模型

Weisen Zhao, Lam Nguyen, Zhicong Lu, Yuzhang Shang

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出C$^3$ache方法，通过跨推理块缓存和重用去噪残差，加速世界动作模型推理，实现高达2.5倍加速且任务成功率几乎无损。

Continue or Replan? Bernoulli-Continuation Policy Learning for Adaptive Horizon Execution

继续还是重规划？用于自适应执行时长的伯努利继续策略学习

Weichen Xu, Zhenhua Liu, Lin Luo, Yaobo Liang, Chengtang Yao, Qingyu Mei, Jian Cao, Xixin Cao, Xing Zhang, Jiaolong Yang, Baining Guo

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

AI总结 针对现有VLA模型固定执行时长重规划的局限，提出BCP框架，通过强化学习训练自适应时长选择，在多个仿真任务、真实机器人任务上提升了成功率，且运行时间更短。

Comments Project page: https://fleetfootwork.github.io/BCP/

UniviewVLA: A Unified Multiview Vision-Language-Action Model with World Modeling

UniviewVLA：统一的多视图视觉-语言-动作模型与世界建模

Tao Xu, Runhao Zhang, Zhijian Huang, Jiayi Guan, Jiaxin Wang, Yifan Ding, Yong-Lu Li, Long Chen, Guang Chen, Jinghui Lu

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

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

AI总结 提出UniviewVLA，利用世界模型生成多视图未来帧，从标准双摄像头观测中预测动作，解决遮挡问题，无需额外硬件或显式重建，并通过运动信息令牌压缩和动作熵视图选择提升效率。

Learning to Assist: Collaborative VLAs for Implicit Human-Robot Collaboration

学习辅助：面向隐式人机协作的协作式VLA模型

Leo Xu, Letian Li, Alex Cuellar, Michael Hagenow

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究利用视觉-语言-动作（VLA）模型通过模仿学习实现人机协作，发现动作分块策略在隐式协作中存在演示动作泄漏问题，提出推理时引导方法缓解过早辅助行为，并通过用户研究验证其有效性。