2026 年 10 月 20 日 · 星期二
本期文章 47
FR-VLA：面向接触密集操作的隐式力推理VLA模型
FR-VLA提出一种视觉语言力推理模型，用可学习的力查询token基于视觉语言上下文生成力准入信号，再用该信号调制外部的token化力通路来生成动作。作者指出已有VLA通常以固定通路注入力信息，未显式判断力反馈与当前动作是否相关。在两个机器人平台的五个接触密集任务实机实验中，FR-VLA在六个评估阶段取得最高平均成功率，轨迹可视化显示其力准入随交互阶段变化。
SPAR：面向 VLA 模型的结构化剪枝与动作恢复方法
SPAR 提出对 VLA 模型 LLM 主干同时剪枝隐藏层与前馈中间维度，再用强化学习恢复策略性能。应用于 π0.5 时，语言主干从 2.34B 降至 0.09B 参数，完整模型从 3.37B 降至 1.12B，分别移除约 96% 和 67% 的参数。
OV-PEAR：面向未知工业操作物体的观测验证位姿尺度估计与重建
OV-PEAR 是一个面向未知工业物体的三维重建与位姿尺度估计框架，通过实例分割生成物体级三维假设、经外观感知视角检索与显式尺度搜索对齐到机器人坐标系，再用多视角 RGB-D 证据反投影验证体素占据。
VaDar：通过价值分解实现隐式目标条件化的强化学习方法
论文提出 Value Disaggregation（VaDar），训练一个与子目标无关的单一策略，最大化各子目标 critic 值的线性组合，子目标信息只在训练时使用，部署时无需选择子目标。
RoboMMT：学习稳定跟踪调制后的表达性与交互性机器人动作
RoboMMT 提出一种模块化控制架构，将参数化表达动作合成、基于物理的角色控制与面向空间交互目标的反应式适应耦合起来，训练一个参考条件跟踪策略在广泛表达域内保持动态稳定。
Agility Robotics 发布人形机器人 Digit 5，联合创始人讲述设计取舍
Agility Robotics 发布人形机器人 Digit 5，设计目标是在仓库中搬运 23 公斤料箱、每天运行 20 小时，电池可支撑 90 分钟并在 9 分钟快充内充满。
北京人形创新中心直播预告：Robo-ValueRL 毫米级 VLA 强化学习方案
北京人形机器人创新中心将于北京时间 2026 年 10 月 21 日 19:00 直播，由中国人民大学胡迪、夏文科分享 Robo-ValueRL 毫米级 VLA 强化学习方案。