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Robotics: Science and Systems (RSS) 2026
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GuidedVLA通过显式任务因子引导增强机器人动作控制
研究人员推出了一种新方法GuidedVLA，以增强机器人操作中视觉-语言-动作（VLA）模型的可控性和可解释性。该方法通过将任务相关因素分解为不同的组成部分来显式引导动作生成过程：目标定位、技能/阶段识别和空间几何。通过整合这些专门的注意力头，GuidedVLA在各种模拟和真实机器人任务中提高了性能，与传统的端到端VLA模型相比，提供了更强大、更易于理解的系统。
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蚂蚁集团 LingBot-VA 机器人控制模型被 RSS 2026 录用
蚂蚁集团的 LingBot-VA，一个用于机器人控制的因果世界建模框架，已被顶级的 Robotics: Science and Systems (RSS) 2026 会议录用。该框架使机器人在行动前就能预测环境变化，模仿人类的观察、判断和行动。LingBot-VA 采用了 Mixture-of-Transformers 架构，并在模拟和真实机器人任务中展现了高成功率，显示出强大的数据效率和泛化能力。该研究旨在推动机器人从简单的指令执行…