VLA / 视觉-语言-动作模型

Green for Go, Red for No: Visual Grounding via Semantic Segmentation for VLA Navigation Policies

绿色代表可行，红色代表不可行：通过语义分割实现视觉基础以用于VLA导航策略

Adrian Szvoren, Dimitrios Kanoulas, Nilufer Tuptuk

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

AI总结 研究VLA导航策略的视觉基础，提出基于实时分割的方法，用SegFormer突出可通行与不可通行区域，评估两种变体，结果表明视觉基础可降误差，对长指令效果更佳，还能作为轨迹长度正则化器。

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Think Proprioceptively: State-Grounded Visual Token Selection for VLA Policies

通过本体感知进行思考：用于VLA策略的状态基础视觉令牌选择

Fangyuan Wang, Peng Zhou, Jiaming Qi, Shipeng Lyu, Chengyang He, David Navarro-Alarcon, Guodong Guo

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东区技术研究所） ； Great Bay University（大湾大学） ； Northeast Forestry University（东北林业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究VLA模型中本体感知应用问题，提出ThinkProprio方法，将本体感知离散化为视觉语言模型（VLM）词汇令牌，与指令共同作用在VLM计算前选视觉补丁，贡献是提升性能、降低延迟。

The Moving Eye: Enhancing VLA Spatial Generalization via Hybrid Dynamic Data Collection

移动之眼：通过混合动态数据收集增强VLA空间泛化能力

Jincheng Tang, Yilong Zhu, Zhengyuan Xie, Jiang-Jiang Liu, Jiaxing Zhang

机构 * Lion Rock AI Lab, China Merchants Research Institute of Advanced Technology（狮岩人工智能实验室，中国商人先进科技研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型空间泛化脆弱性问题，提出混合动态数据策略，结合连续相机运动与多样静态视角，减少虚假相关性，提升对未见相机位姿和物体配置的泛化能力。

Comments IROS 2026

FORCE: Efficient VLA Reinforcement Fine-Tuning via Value-Calibrated Warm-up and Self-Distillation

FORCE: 通过值校准预热和自蒸馏实现高效的VLA强化学习微调

Shuyi Zhang, Yunfan Lou, Hongyang Cheng, Yichen Guo, Chuyao Fu, Yaoxu Lyu, Xiaojie Zhang, Haoran Li, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence, Beijing, China（北京人工智能研究院） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出FORCE框架，通过值校准预热和自蒸馏解决VLA模型RL微调中的样本效率低和初始遗忘问题，在仿真和真实任务中成功率提升79%，训练加速32.5%。

Reflective VLA: In-Context Action Consequences Make VLAs Generalize

Reflective VLA：上下文动作后果使VLA具备泛化能力

Qing Lian, Kent Yu, Lei Zhang

机构 * Futian Laboratory（福田实验室） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院（IDEA）） ； Visincept 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Reflective VLA，通过引入观察-动作-后果三元组作为上下文，使VLA模型能感知动作的环境特异性映射，在分布偏移下平均成功率提升5.4和4.2个百分点。

Elastic Queries Reinforcement Learning: Self-Aware Policy Execution for VLA Models

弹性查询强化学习：VLA模型的自我感知策略执行

Ge Wang, Xinyu Tan, Xiang Li, Man Luo, Chengsi Yao, Shenhao Yan, Jiahao Yang, Fan Feng, Honghao Cai, Xiangyuan Wang, Zhixin Mai, Yiming Zhao, Yatong Han, Zhen Li

机构 * Ising AI ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； PKU（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出弹性查询强化学习（EQRL），通过轻量级潜在调度适配器动态调整VLA模型的推理步骤和动作块长度，利用评论家集成分歧估计状态难度，在降低推理成本的同时保持或提升任务成功率。

Encoder Winners Do Not Reliably Transfer Across VLA Backbone Scale: A Frozen-Backbone Grafting Diagnostic

编码器胜者无法可靠跨VLA骨干网络规模迁移：一种冻结骨干嫁接诊断方法

Qingping Zeng, Fei She

机构 * 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、cs.CV

AI总结 提出冻结骨干嫁接诊断方法，发现小规模VLA上最优的视觉编码器在大规模骨干上并非最优，编码器选择依赖于骨干网络规模。

Comments 23 pages, 5 figures, 8 tables

$μ$VLA: On Recurrent Memory for Partially Observable Manipulation in VLA Models

$μ$VLA：部分可观测操作中VLA模型的循环记忆研究

Egor Cherepanov, Nikita Kachaev, Daniil Zelezetsky, Aydar Bulatov, Artem Pshenitsyn, Yuri Kuratov, Alexey Skrynnik, Aleksandr I. Panov, Alexey K. Kovalev

机构 * CogAI Lab, Moscow, Russia（CogAI实验室，莫斯科，俄罗斯） ； MIRAI, Moscow, Russia（MIRAI，莫斯科，俄罗斯） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型在部分可观测场景中的记忆缺失问题，提出仅通过可学习记忆令牌和截断反向传播时间实现最小化循环记忆增强，在MIKASA-Robo上将训练任务成功率从0.42提升至0.84，并在LIBERO上保持全可观测性能。

Comments 34 pages, 20 figures, 9 tables

GEAR-VLA: Learning Geometry-Aware Action Representations for Generalizable Robotic Manipulation

GEAR-VLA：学习几何感知的动作表示以实现可泛化的机器人操作

Yuan Zhang, Shiqi Zhang, Yedong Shen, Shuai Dong, Jiajun Deng, Xin Zhang, Yuxuan Gao, Jiajia Wu, Xin Nie, Zhiyuan Cheng, Jianmin Ji, Yanyong Zhang, Xingyi Zhang, Jia Pan

机构 * Anhui University（安徽大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK（科大讯飞） 纠错

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

AI总结 提出GEAR-VLA框架，通过粗到细的动作学习、语义对齐的3D集成和具身规范化，学习统一的几何感知动作表示，实现跨物体、背景和机器人的泛化操作。

A Practical Recipe Towards Improving Sim-and-Real Correlation for VLA Evaluation

提升VLA评估中仿真与真实相关性的实用指南

Shuo Wang, Hanyuan Xu, Yingdong Hu, Fanqi Lin, Yang Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海期智研究院） 纠错

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

AI总结 本文系统研究仿真与真实环境在VLA策略评估中的相关性，提出统一框架来测量和提升仿真作为真实评估代理的有效性。

Comments 20 pages

BORA: Bridging Offline Reinforcement Learning and Online Residual Adaptation for Real-World Dexterous VLA Models

BORA: 弥合离线强化学习与在线残差适应以实现真实世界灵巧VLA模型

Zhongxi Chen, Yifan Han, Yanming Shao, Huanming Liu, Congsheng Xu, Xiaoyu Chen, Yao Mu, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出BORA框架，通过离线构建动作条件价值引导的评论家，并结合在线冻结VLA基础、引入人类在环的分块残差适应机制，解决灵巧操作中高维探索导致的时间不一致、样本低效和硬件风险问题，在五个真实灵巧任务上平均成功率提升33%。

Comments 24 pages,11 figures

VISTA: Vision-Grounded and Physics-Validated Adaptation of UMI data for VLA Training

VISTA: 基于视觉和物理验证的UMI数据适配用于VLA训练

Siyuan Yang, Linzheng Guo, Ouyang Lu, Zhaxizhuoma, Daoran Zhang, Xinmiao Wang, Ting Xiao, Fangzheng Yan, Zhijun Chen, Yan Ding, Chao Yu, Chenjia Bai, Xuelong Li

机构 * Institute of AI (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； Lumos Robotics（Lumos机器人） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； East China University of Science and Technology（东华大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出VISTA框架，通过UMI-VQA数据集对齐视觉表示、物理验证流水线筛选可行轨迹以及两阶段联合训练，解决UMI数据训练VLA模型时的视觉分布偏移和物理不可行动作问题。

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Hide-and-Seek in Trajectories: Discovering Failure Signals for VLA Runtime Monitoring

轨迹中的捉迷藏：发现VLA运行时监控的失败信号

Seongheon Park, Wendi Li, Changdae Oh, Samuel Yeh, Zsolt Kira, Michael Hagenow, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Hide-and-Seek框架，通过轨迹间和轨迹内对比学习，从轨迹级监督中定位失败指示动作，实现无需步骤标注的VLA模型运行时失败检测。

BOKBO (Best of K Bad Options): Calibrated Abstention for VLA Policies

BOKBO (Best of K Bad Options): VLA策略的校准式弃权

Anya Singh, Cabrel Happi, Jai Relan, Varun Nair, Vidyut Baradwaj

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

AI总结 针对视觉-语言-动作(VLA)策略的测试时扩展方法，提出首个共形弃权层BOKBO，通过全局和逐任务变体提供有限样本无分布保证的执行违规率控制，并揭示基于扰动的K采样下策略内部非一致性分数的结构性缺陷。

Bridging the Semantic-Action Gap in Visual Token Pruning for Efficient VLA Inference

弥合视觉令牌剪枝中的语义-动作鸿沟以实现高效VLA推理

Ziyan Liu, Yeqiu Chen, Hongyi Cai, Tao Lin, Shuo Yang, Zheng Liu, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； BAAI（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出VLA-Pruner方法，通过结合语义预填充和时序平滑的动作相关性估计视觉令牌重要性，并采用Combine-then-Filter策略，在保持操作质量的同时实现高达1.99倍加速。

VILAS: A VLA-Integrated Low-cost Architecture with Soft Grasping for Robotic Manipulation

VILAS：一种集成软抓取的VLA低成本机器人操作架构

Zijian An, Hadi Khezam, Bill Cai, Ran Yang, Shijie Geng, Yiming Feng, Yue Zheng, Lifeng Zhou

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； Virginia Seafood Agricultural Research and Extension Center（弗吉尼亚海鲜农业研究与推广中心） ； Amazon Store Foundation AI (SFAI)（亚马逊商店基金会人工智能（SFAI）） 纠错

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

AI总结 提出VILAS低成本模块化机器人操作平台，集成软抓取机构，支持端到端VLA策略学习与部署，并在葡萄抓取任务中验证有效性。

SafeAlign-VLA: A Negative-Enhanced Safe Alignment Framework for Risk-Aware Autonomous Driving

SafeAlign-VLA: 一种增强负样本的安全对齐框架用于风险感知的自动驾驶

Kefei Tian, Yuansheng Lian, Kai Yang, Xiangdong Chen, Shen Li

机构 * College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） ； Department of Civil Engineering, Tsinghua University（清华大学土木工程系） ； School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学土木与环境工程系） 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 本文提出SafeAlign-VLA框架，通过整合负样本数据提升自动驾驶系统对安全边界的理解，通过生成安全标签和反事实轨迹，结合两阶段训练策略和基于锚点的群体相对策略优化，提高了自动驾驶的安全性和鲁棒性。

Learn Where Outcomes Diverge: Efficient VLA RL via Probabilistic Chunk Masking

学习结果分歧之处：通过概率块掩码实现高效的VLA强化学习

Vaidehi Bagaria, Nikshep Grampurohit, Pulkit Verma

机构 * Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯学院） 纠错

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

AI总结 本文提出概率块掩码（PCM），通过选择性分配梯度计算来提升GRPO-based VLA RL的效率，实现更快的训练速度和更低的内存消耗。

MindVLA-U1: VLA Beats VA with Unified Streaming Architecture for Autonomous Driving

MindVLA-U1：统一流架构使VLA超越VA用于自动驾驶

Yuzhou Huang, Benjin Zhu, Hengtong Lu, Victor Shea-Jay Huang, Haiming Zhang, Wei Chen, Jifeng Dai, Yan Xie, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） ； Li Auto ； 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、cs.CV

AI总结 MindVLA-U1通过统一流架构实现自动驾驶中VLA超越VA，采用统一视觉语言模型骨干和流匹配连续动作轨迹，在保持各模态自然输出形式的同时，实现高效规划和低延迟。

Comments Work in progress. Project page: https://mind-omni.github.io/

Any3D-VLA: Enhancing VLA Robustness via Diverse Point Clouds

Any3D-VLA：通过多样化点云增强VLA鲁棒性

Xianzhe Fan, Shengliang Deng, Xiaoyang Wu, Yuxiang Lu, Zhuoling Li, Mi Yan, Yujia Zhang, Zhizheng Zhang, He Wang, Hengshuang Zhao

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China（计算与数据科学学院，香港大学，香港特别行政区，中国） ； School of Computing（计算学院） ； Peking University, Beijing, China（北京大学，北京，中国） 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 本文提出Any3D-VLA，通过整合点云与2D表示，提升VLA在复杂场景中的鲁棒性，解决3D数据稀缺和领域差距问题。

Comments ICML 2026

CoWorld-VLA: Thinking in a Multi-Expert World Model for Autonomous Driving

CoWorld-VLA：面向自动驾驶的多专家世界模型中的思考

Minqing Huang, Yujiao Xiang, Zihan Liang, Jiajie Huang, Jingqi Wang, Zhi Xu, Feiyang Tan, Hangning Zhou, Mu Yang, Gong Che

机构 * Afari Intelligent Drive（Afari智能驾驶公司） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University Of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoWorld-VLA，通过多专家世界推理框架，利用显式条件指导动作规划，提升自动驾驶的场景生成与路径规划性能。

Sword: Style-Robust World Models as Simulators via Dynamic Latent Bootstrapping for VLA Policy Post-Training

Sword: 通过动态潜在自举实现风格鲁棒的世界模型作为模拟器用于VLA策略后训练

Jiaxuan Gao, Yongjian Guo, Zhong Guan, Wen Huang, Wanlun Ma, Xi Xiao, Junwu Xiong, Sheng Wen

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Swinburne University of Technology（西敏大学） ； JDT AI Infra（JDT AI基础设施） 纠错

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

AI总结 本文提出Sword框架，通过结构引导的风格增强和动态潜在自举提升VLA模型在特定环境中的泛化能力、生成质量和鲁棒性。

KERV: Kinematic-Rectified Speculative Decoding for Embodied VLA Models

KERV：基于运动学的具身VLA模型的推测解码

Zihao Zheng, Zhihao Mao, Maoliang Li, Jiayu Chen, Xinhao Sun, Zhaobo Zhang, Donggang Cao, Hong Mei, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan, China（中国地质大学（武汉）计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出KERV框架，结合token域和运动学域预测，通过运动学卡尔曼滤波和动态调整策略提升VLA模型的推理速度，实验显示在多种任务中加速27%-37%且成功率损失极小。

Comments This paper has been accepted by DAC 2026

Breaking Lock-In: Preserving Steerability under Low-Data VLA Post-Training

打破锁定：在低数据VLA后训练中保持可引导性

Suning Huang, Jiaqi Shao, Ke Wang, Qianzhong Chen, Jiankai Sun, Yanjiang Guo, Mac Schwager, Jeannette Bohg

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DeLock方法，通过保留视觉 grounding 和测试时对比提示指导，解决VLA策略在低数据后训练中因过度专业化导致的概念和空间锁定问题，实验证明其优于现有基线方法。

2D or 3D: Who Governs Salience in VLA Models? -- Tri-Stage Token Pruning Framework with Modality Salience Awareness

2D或3D：谁在VLA模型中主导显著性？——具有模态显著性意识的三阶段令牌剪枝框架

Zihao Zheng, Sicheng Tian, Zhihao Mao, Lingyue Zhang, Chenyue Li, Ziyun Zhang, Hong Gao, Yuchen Huang, Yutong Xu, Guojie Luo, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； ZTE Corporation（中兴通讯） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； School of Computer Science, China University of Geosciences (Wuhan)（中国地质大学（武汉）计算机科学学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） 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 本文提出三阶段令牌剪枝框架，通过捕捉2D/3D模态显著性的差异与动态，提升VLA模型的推理效率，实验显示在最小精度损失下实现2.55倍的加速。

AutoDrive-R$^2$: Incentivizing Reasoning and Self-Reflection Capacity for VLA Model in Autonomous Driving

AutoDrive-R$^2$: 促进自动驾驶VLA模型的推理与自反思能力

Zhenlong Yuan, Chengxuan Qian, Jing Tang, Rui Chen, Zijian Song, Lei Sun, Xiangxiang Chu, Yujun Cai, Dapeng Zhang, Shuo Li

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里集团AMAP） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Lanzhou University（兰州大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoDrive-R$^2$框架，通过链式推理和强化学习提升自动驾驶VLA系统的推理与自反思能力，使用nuScenesR$^2$-6K数据集和GRPO算法实现高鲁棒性轨迹规划。

Towards Deploying VLA without Fine-Tuning: Plug-and-Play Inference-Time VLA Policy Steering via Embodied Evolutionary Diffusion

迈向无需微调的VLA部署：通过具身进化扩散实现即插即用的推理时VLA策略引导

Zhuo Li, Junjia Liu, Zhipeng Dong, Tao Teng, Quentin Rouxel, Darwin Caldwell, Fei Chen

机构 * Collaborative and Versatile Robots (CLOVER) Laboratory, T-Stone Robotics Institute, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong（协作与多功能机器人实验室，T-Stone机器人研究所，香港中文大学，香港） ； Φ \Phi -Institute for Physical Human Intelligence（物理人机智能研究所） ； Center for Embodied Artificial Intelligence and Computer Vision, Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen, China（具身人工智能与计算机视觉中心，深圳环园研究院，深圳，中国） ； Department of Advanced Robotics, Istituto Italiano di Tecnologia, Genoa, Italy（先进机器人系，意大利理工学院，热那亚，意大利） 纠错

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

AI总结 本文提出VLA-Pilot方法，通过即插即用的策略引导实现无需微调的零样本部署，提升预训练VLA在不同任务和机器人平台上的表现。

Comments 9 pages, 8 figures, submitted to IEEE RA-L

ProGAL-VLA: Grounded Alignment through Prospective Reasoning in Vision-Language-Action Models

ProGAL-VLA: 通过前瞻性推理实现视觉-语言-动作模型中的 grounded 对齐

Nastaran Darabi, Amit Ranjan Trivedi

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 ProGAL-VLA 通过构建 3D 实体中心图、使用慢速规划器生成符号子目标，并通过 Grounding Alignment Contrastive 损失对齐实体，提升机器人在扰动下的鲁棒性，减少语言忽略并提高实体检索性能。

UAV-Track VLA: Embodied Aerial Tracking via Vision-Language-Action Models

UAV-Track VLA: 通过视觉-语言-动作模型实现具身空中跟踪

Qiyao Zhang, Shuhua Zheng, Jianli Sun, Chengxiang Li, Xianke Wu, Zihan Song, Zhiyong Cui, Yisheng Lv, Yonglin Tian

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Sanya（三亚学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Flying Intelligence Team (Virtual Research Community)（飞行智能团队（虚拟研究社区）） 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

AI总结 本文提出UAV-Track VLA模型，通过视觉-语言-动作融合解决动态城市场景中的具身跟踪问题，提升UAV的实时控制性能。

VLA-InfoEntropy: A Training-Free Vision-Attention Information Entropy Approach for Vision-Language-Action Models Inference Acceleration and Success

VLA-InfoEntropy：一种无需训练的视觉-注意力信息熵方法，用于视觉-语言-动作模型的推理加速与成功

Chuhang Liu, Yayun He, Zuheng Kang, Xiaoyang Qu, Jianzong Wang

机构 * Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd.（平安科技（深圳）有限公司） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 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

AI总结 本文提出VLA-InfoEntropy方法，通过图像熵和注意力熵结合时间步信息，动态调整模型关注区域，减少冗余并提升推理效率。

Comments Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)