Structure over Reasoning:用小视觉语言模型实现统一零样本导航
论文提出 Structure over Reasoning 零样本视觉语言导航智能体,让小型视觉语言模型每步只回答方向、是否停止等感知问题,再由鸟瞰语义场、骨架图和两阶段终止器把答案转成路线与终点。
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论文提出 Structure over Reasoning 零样本视觉语言导航智能体,让小型视觉语言模型每步只回答方向、是否停止等感知问题,再由鸟瞰语义场、骨架图和两阶段终止器把答案转成路线与终点。
VLA-Rolling 提出一种轻量推理框架,通过动作尾部继承、逐动作置信度估计和置信度引导的重加噪与去噪预算分配三阶段复用动作尾部,底层 VLA 保持冻结。
推荐理由:论文提出复用动作尾部的推理框架,在16组模型与基准组合上同时报告推理加速与成功率变化,可供比较VLA推理效率方案。
DreamCan 提出一种分层策略,用预训练视频模型改造的高层规划器生成稀疏视觉子目标,再由低层视觉运动策略执行,从而把视频模型的可执行性约束进规划。作者从无动作的离线机器人视频中估计子目标的可达性与任务效用,并用动态规划自动选取子目标序列,无需人工标注。
推荐理由:论文提出用稀疏视觉子目标替代稠密视频预测的分层策略,并在 LIBERO-Long 与真实双臂任务上给出对比结果。
Physical Intelligence 发布 Pi API 测试版,开发者可上传数据、在 Pi 管理的算力和基础设施上微调 π 模型,并通过托管网关调用微调后的模型做推理。
推荐理由:Pi API 测试版把数据上传、微调和托管推理串成一条流程,可用于观察机器人基础模型如何被下游团队自行迭代。

Figure 发布 Helix 2.5,在 30 个湾区未见家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾、铺床三类全身长程任务,这些环境与操作对象均未采集数据、未做微调或适配。
推荐理由:Figure 公布 Helix 2.5 在 30 个未见家庭零样本完成三类全身任务,并给出 Index 预训练消融与数据缩放规律。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式模拟器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 上运行。
推荐理由:NVIDIA 把手术世界模型蒸馏成实时闭环模拟器,给出从约10帧到约160帧的推理提速路径。
Physical Intelligence 训练并发布通用模型 π0.7,官方称其在泛化上出现阶跃式提升,能执行训练数据中未出现的任务。
推荐理由:官方披露π0.7在未见任务上的组合泛化与跨本体迁移表现,并说明多模态提示如何统一异构数据。