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Learning Structured Robot Policies from Vision-Language Models via Synthetic Neuro-Symbolic Supervision
Alessandro Adami et al. · 通过神经符号监督从 VLM 学习结构化机器人策略，解决端到端策略不可解释问题，提供可复用的符号监督框架。
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- F2F-AP: Flow-to-Future Asynchronous Policy for Real-time Dynamic Manipulation Haoyu Wei et al. · 提出流匹配异步策略解决机器人操作延迟问题，但摘要截断无法判断具体创新点和实验验证。 CS.RO
- Tune to Learn: How Controller Gains Shape Robot Policy Learning [MIT] Antonia Bronars et al. · 研究控制器增益对策略学习的影响，属于底层控制调参而非 VLA 架构创新，MIT 团队工作。 CS.RO
- Learning Structured Robot Policies from Vision-Language Models via Synthetic Neuro-Symbolic Supervision Alessandro Adami et al. · 通过神经符号监督从 VLM 学习结构化机器人策略，解决端到端策略不可解释问题，提供可复用的符号监督框架。 CS.RO
- Open-Loop Planning, Closed-Loop Verification: Speculative Verification for VLA Zihua Wang et al. · 提出推测验证机制降低 VLA 推理成本，开环规划 + 闭环验证架构可直接集成到现有 VLA 系统。 CS.RO
- ARM: Advantage Reward Modeling for Long-Horizon Manipulation Yiming Mao et al. · 优势奖励建模解决长程操作稀疏奖励问题，属于 RL 奖励设计而非 VLA 核心架构。 CS.RO
- Multi-View Video Diffusion Policy: A 3D Spatio-Temporal-Aware Video Action Model Peiyan Li et al. · 多视角视频扩散策略引入 3D 时空感知，改进现有 Diffusion Policy 的空间理解能力，代码可复用。 CS.RO
- The Compression Gap: Why Discrete Tokenization Limits Vision-Language-Action Model Scaling Takuya Shiba · 分析离散动作 tokenization 对 VLA 扩展的限制，重要理论洞察但未提出解决方案。 CS.RO
- Look, Zoom, Understand: The Robotic Eyeball for Embodied Perception Jiashu Yang et al. · 主动视觉感知系统决定观察位置和尺度，属于具身感知相邻方向而非 VLA 核心。 CS.RO
- UniCon: A Unified System for Efficient Robot Learning Transfers Yunfeng Lin et al. · 标准化机器人部署中间件框架，标题夸大但实质是工程接口统一，无 VLA 算法创新 [💧灌水]。 CS.RO
- Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model Planning [Physical Intelligence] Yanjia Huang et al. · 折纸任务的世界模型规划，特定任务验证而非通用 VLA 方法，仿真为主。 CS.AI
- ReWeaver: Towards Simulation-Ready and Topology-Accurate Garment Reconstruction Ming Li et al. · 服装 3D 重建用于 sim-to-real，属于感知重建相邻方向，非 VLA 策略学习核心。 CS.CV
- A Flow Matching Framework for Soft-Robot Inverse Dynamics Hang Yang et al. · 软体机器人逆动力学流匹配框架，特定机器人类型控制而非通用 VLA 架构。 CS.RO
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共 15 篇
🔧 技術技术
VLA
Open-Loop Planning, Closed-Loop Verification: Speculative Verification for VLA
Zihua Wang et al. · 提出推测验证机制降低 VLA 推理成本，开环规划 + 闭环验证架构可直接集成到现有 VLA 系统。
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VLA
Multi-View Video Diffusion Policy: A 3D Spatio-Temporal-Aware Video Action Model
Peiyan Li et al. · 多视角视频扩散策略引入 3D 时空感知，改进现有 Diffusion Policy 的空间理解能力，代码可复用。
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VLA
F2F-AP: Flow-to-Future Asynchronous Policy for Real-time Dynamic Manipulation
Haoyu Wei et al. · 提出流匹配异步策略解决机器人操作延迟问题，但摘要截断无法判断具体创新点和实验验证。
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VLA [MIT]
Tune to Learn: How Controller Gains Shape Robot Policy Learning
Antonia Bronars et al. · 研究控制器增益对策略学习的影响，属于底层控制调参而非 VLA 架构创新，MIT 团队工作。
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VLA
ARM: Advantage Reward Modeling for Long-Horizon Manipulation
Yiming Mao et al. · 优势奖励建模解决长程操作稀疏奖励问题，属于 RL 奖励设计而非 VLA 核心架构。
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VLA
The Compression Gap: Why Discrete Tokenization Limits Vision-Language-Action Model Scaling
Takuya Shiba · 分析离散动作 tokenization 对 VLA 扩展的限制，重要理论洞察但未提出解决方案。
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VLA
Look, Zoom, Understand: The Robotic Eyeball for Embodied Perception
Jiashu Yang et al. · 主动视觉感知系统决定观察位置和尺度，属于具身感知相邻方向而非 VLA 核心。
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VLA
UniCon: A Unified System for Efficient Robot Learning Transfers
Yunfeng Lin et al. · 标准化机器人部署中间件框架，标题夸大但实质是工程接口统一，无 VLA 算法创新 [💧灌水]。
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VLA [Physical Intelligence]
Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model Planning
Yanjia Huang et al. · 折纸任务的世界模型规划，特定任务验证而非通用 VLA 方法，仿真为主。
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VLA
ReWeaver: Towards Simulation-Ready and Topology-Accurate Garment Reconstruction
Ming Li et al. · 服装 3D 重建用于 sim-to-real，属于感知重建相邻方向，非 VLA 策略学习核心。
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VLA
A Flow Matching Framework for Soft-Robot Inverse Dynamics
Hang Yang et al. · 软体机器人逆动力学流匹配框架，特定机器人类型控制而非通用 VLA 架构。
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VLA
Lightweight Learning from Actuation-Space Demonstrations via Flow Matching for Whole-Body Soft Robotic Grasping
Liudi Yang et al. · 软体机器人抓取流匹配学习，特定硬件平台方法，泛化性有限。
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VoxelCodeBench: Benchmarking 3D World Modeling Through Code Generation
Yan Zheng et al. · 3D 世界模型代码生成基准，评测工具而非 VLA 方法，重要但不紧急。
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VLA
Hierarchical Planning with Latent World Models
Wancong Zhang et al. · 潜在世界模型分层规划用于具身控制，MPC+ 世界模型相邻方向，非 VLA 架构创新。
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