Paper Notes

标签: paper/physical-ai/vla-world-action-models

此标签下有19条笔记。

  • 2026年5月

    Feedback World Model Enables Precise Guidance of Diffusion Policy

  • 2026年5月

    MolmoAct2: Action Reasoning Models for Real-world Deployment

  • 2026年5月

    PhysBrain 1.0 Technical Report

  • 2026年5月

    Reconstruction or Semantics? What Makes a Latent Space Useful for Robotic World Models

  • 2026年5月

    RLDX-1 Technical Report

  • 2026年5月

    RoboMemArena: A Comprehensive and Challenging Robotic Memory Benchmark

  • 2026年4月

    Hierarchical Planning with Latent World Models

  • 2026年3月

    Fast-WAM: Do World Action Models Need Test-time Future Imagination?

  • 2026年2月

    GigaBrain-0.5M*: a VLA That Learns From World Model-Based Reinforcement Learning

  • 2026年1月

    A Pragmatic VLA Foundation Model

  • 2026年1月

    Being-H0.5: Scaling Human-Centric Robot Learning for Cross-Embodiment Generalization

  • 2026年1月

    Green-VLA: Staged Vision-Language-Action Model for Generalist Robots

  • 2025年12月

    Motus: A Unified Latent Action World Model

  • 2025年12月

    What Drives Success in Physical Planning with Joint-Embedding Predictive World Models?

  • 2025年11月

    RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model

  • 2025年10月

    VITRA: Scalable Vision-Language-Action Model Pretraining for Robotic Manipulation with Real-Life Human Activity Videos

  • 2025年6月

    SmolVLA: A Vision-Language-Action Model for Affordable and Efficient Robotics

  • 2025年4月

    $\pi_{0.5}$: a Vision-Language-Action Model with Open-World Generalization

  • 2025年2月

    Unified Video Action Model (UVA)


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