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想象这样一个场景：一个机械人加拿大pc28展望咪牌最新效果|展望咪牌眼前的桌上摆着一堆物体，，，，，，，，其中包括红色积木和蓝色积木，，，，，，，，此时，，，，，，，，若是给出让它“把红色积木叠到蓝色积木上”的指令，，，，，，，，它是否能顺遂执行？？？？？？？
（泉源：Nano Banana Pro）
对人类来说，，，，，，，，这个使命听起来十分简朴 。。。。。。由于你需要做的只是眼睛盯着红色积木，，，，，，，，伸手拿起，，，，，，，，然后锁定蓝色积木，，，，，，，，放到上面就大功告成 。。。。。。但对目今大大都机械人而言，，，，，，，，事情并非云云 。。。。。。在许多时间，，，，，，，，机械人的使命乐成率并不稳固，，，，，，，，它有可能径直去使用其他物体，，，，，，，，而非目的物体 。。。。。。
为什么云云简朴的使命，，，，，，，，关于机械人来说却无法稳固完成呢？？？？？？？
这是由于目今主流的 VLA 模子（Vision-Language-Action Model，，，，，，，，视觉-语言-行动模子）在执行抓取使命时，，，，，，，，视觉注重力往往呈弥散漫衍 。。。。。。也就是说，，，，，，，，模子虽能输出行动序列，，，，，，，，但其内部注重力并未真正聚焦于指令所指的目的物体（如红色积木），，，，，，，，而是疏散在图像多个区域 。。。。。。
这种注重力错位直接导致机械人的操作失误，，，，，，，，例如容易抓取过失物体，，，，，，，，或在多物体情形中定位禁绝 。。。。。。
为相识决这一问题，，，，，，，，来自香港科技大学（广州）与西湖大学等高校的一支团结研究团队，，，，，，，，在对主流 VLA 模子举行系统剖析后，，，，，，，，提出了 ReconVLA（重修式视觉-语言-行动模子） 。。。。。。
在这个模子中，，，，，，，，他们立异性地引入了一种名为"隐式定位"（Implicit Grounding）的训练范式 。。。。。。不在推理阶段特殊加�？？？？？？？�，，，，，，，，不输出界线框，，，，，，，，而是在训练历程中，，，，，，，，通过让模子重修目的操作区域的图像，，，，，，，，迫使它在视觉编码阶段就把注重力集中到准确的地方 。。。。。。
图 | 团队论文（泉源：arXiv）
据悉，，，，，，，，该事情于上月荣获 AAAI 国际先进人工智能协会 2026 的优异论文奖（Outstanding Paper Award） 。。。。。。
论文第一作者宋文轩告诉 DeepTech，，，，，，，，目今 VLA 模子的主流架构，，，，，，，，通常以一个预训练好的 VLM 为主干，，，，，，，，再接上一个行动天生头（action head），，，，，，，，用来输出机械人的控制信号 。。。。。。这个架构里，，，，，，，，VLM 认真“看”和“明确”，，，，，，，，行动头认真“做” 。。。。。。
图 | 宋文轩 （泉源：被访者）
问题在于，，，，，，，，VLM 最初是为图像明确和对话使命设计的，，，，，，，，它学到的视觉表征（visual representation）着重语义层面 。。。。。。好比识别一张图里有什么工具、它们之间的关系 。。。。。。但对机械人操控来说，，，，，，，，真正主要的不但是“图里有什么”，，，，，，，，而是“我该去操作那里”，，，，，，，，这涉及到操作可供性（affordance）的感知，，，，，，，，是一种 VLM 原生训练目的中并不包括的能力 。。。。。。
另一位团队焦点成员之一丁鹏翔增补，，，，，，，，通用视觉模子和具身控制使命之间保存显著的领域差别（domain gap） 。。。。。。即便 VLM 在图像明确上极为强盛，，，，，，，，它也未必能自然迁徙到机械人场景 。。。。。。这种能力缺失直接体现为视觉注重力的高度弥散 。。。。。。
图 | 丁鹏翔 （泉源：受访者）
在简朴场景下，，，，，，，，注重力疏散或许影响不大 。。。。。。若是桌上只有一个物体，，，，，，，，就算注重力散一点，，，，，，，，模子也或许率能抓对 。。。。。。但一旦场景变得杂乱，，，，，，，，好比桌面上摆了五六样工具，，，，，，，，贫困就来了 。。。。。。
团队实验批注，，，，，，，，此时，，，，，，，，“模子往往看到物体就抓” 。。。。。。只要腕部相机视野中泛起可抓取目的，，，，，，，，模子就倾向于执行抓取行动，，，，，，，，至于抓的是不是人类期望的谁人，，，，，，，，它并不总是体贴 。。。。。。抓取行动的乐成率可能很高，，，，，，，，但抓取的准确率则是另一回事 。。。。。。这说明模子完成了行动层面的使命，，，，，，，，却没有与人类意图对齐（intent alignment） 。。。。。。
另一个更隐藏问题泛起在长程使命（long-horizon task）中 。。。。。。所谓长程使命，，，，，，，，就是需要多个办法依次完成的操作链 。。。。。。由于纵然每一步哪怕只有细小误差，，，，，，，，误差会逐步累积，，，，，，，，到后面几步时，，，，，，，，系统状态可能已经偏离了训练数据的漫衍 。。。。。。丁鹏翔举了一个直观的数字：即便单步乐成率高达 99%，，，，，，，，一连执行 100 步后的整体乐成率也执伲约 36.6% 。。。。。。
那么，，，，，，，，“隐式定位”究竟是什么意思？？？？？？？详细又该怎样实现？？？？？？？丁鹏翔给了 DeepTech 类比：人类在执行细腻操作时，，，，，，，，虽然看到的是整个场景，，，，，，，，但真正聚焦的只有一小片区域 。。。。。。若是指令是“拿杯子”，，，，，，，，哪怕桌上放了十样工具，，，，，，，，人类的视觉焦点会自动锁定在杯子上，，，，，，，，周围的一切都变得模糊 。。。。。。这种行为在视觉科学中叫做“注视”（gaze） 。。。。。。
ReconVLA 借鉴了这一机制 。。。。。。在训练阶段，，，，，，，，除了通例的行动展望损失之外，，，，，，，，模子还需要完成一个辅助使命：重修目今图像中与操作目的对应的区域，，，，，，，，即所谓的“注视区域”（gaze region） 。。。。。。
（泉源：论文）
详细来说，，，，，，，，模子的视觉输出 token（称为"重修 token"，，，，，，，，reconstructive token）会被输入到一个轻量级的扩散变压器（diffusion transformer）中，，，，，，，，该扩散�？？？？？？？榈哪康氖谴釉肷谢指闯鲎⑹忧虻氖泳跆卣� 。。。。。。若是模子在编码阶段没有把注重力放在目的区域上，，，，，，，，它输出的重修 token 就不会包括足够的细粒度信息，，，，，，，，扩散�？？？？？？？榫臀薹ㄍ瓿芍匦�，，，，，，，，损失函数就会处分它 。。。。。。
这形成了一个流通的反响回路：想要完成重修 → 必需关注目的 → 关注目的后视觉表征更准确 → 行动展望更准 。。。。。。整个历程中，，，，，，，，没有任何显式的界线框输出，，，，，，，，也没有外部检测模子加入推理 。。。。。。重修�？？？？？？？橹辉谘盗肥北４�，，，，，，，，推理时被完全移除 。。。。。。这意味着 ReconVLA 在安排阶段的推理速率与通例 VLA 模子完全一致，，，，，，，，不引入任何特殊延迟 。。。。。。
这和此前的视觉定位要领有什么差别？？？？？？？
此前，，，，，，，，视觉定位主要依赖于两种范式 。。。。。。一种是"显式定位"（Explicit Grounding），，，，，，，，好比 RoboGround 和 VIP 等事情，，，，，，，，它们使用外部检测模子（如 YOLO 或 LISA）先把目的物文体剪出来，，，，，，，，再把裁剪图像和原图一起输入 VLA 。。。。。。这种要领确实提供了更聚焦的视觉信息，，，，，，，，但它依赖外部模子的精度，，，，，，，，且两张图像的简朴拼接引入了信息冗余 。。。。。。
另一种是"头脑链定位"（CoT Grounding），，，，，，，，如 ECoT 和 GraspVLA，，，，，，，，让模子先输出目的的界线框坐标，，，，，，，，再输出行动 。。。。。。这种方法在理论上很漂亮，，，，，，，，但实验效果显示它甚至不如基线 。。。。。。在 CALVIN 基准测试中，，，，，，，，CoT 方法的 5 步一连使命乐成率险些为零 。。。。。。缘故原由可能在于，，，，，，，，坐标形式的定位信息对 VLA 模子来说并不是一种高效的指导信号，，，，，，，，同时要输出准确坐标和准确行动值，，，，，，，，给训练带来了特殊肩负 。。。。。。
图 | 差别范式之间的看法较量（泉源：论文）
相比之下，，，，，，，，ReconVLA 的隐式定位在统一基准上取得了最高效果 。。。。。。
在 CALVIN ABC→D 测试（要求模子在未见过的情形 D 中执行 5 步一连使命）中，，，，，，，，ReconVLA 在第 5 个子使命上抵达了 64.1% 的乐成率，，，，，，，，而基线模子为 49.0%，，，，，，，，显式定位要领为 50.2%，，，，，，，，提升约 15 个百分点 。。。。。。在更具挑战性的细腻操作使命"积木堆叠"（stack block）中，，，，，，，，基线乐成率仅 59.3%，，，，，，，，ReconVLA 抵达 79.5%，，，，，，，，提升凌驾 20 个百分点 。。。。。。
图 | 差别范式之间的测试分数比照（泉源：论文）
为了让重修能力具备泛化性，，，，，，，，团队还构建了一个大规模预训练数据集，，，，，，，，包括凌驾 10 万条机械人操作轨迹和 200 万个数据样本 。。。。。。数据泉源包括开源的 BridgeData V2 以及 LIBERO、CALVIN 两个仿真情形数据集 。。。。。。
注视区域的标注借助了 Grounding DINO 这一开放词汇检测模子（open-vocabulary detector），，，，，，，，大部分数据可以通过零样本（zero-shot）方法直接标注，，，，，，，，关于机械人场景中一些较为有数或重大的物体，，，，，，，，团队则举行了定制化微调 。。。。。。消融实验证实，，，，，，，，预训练阶段对泛化能力的提升是显著的 。。。。。。移除预训练后，，，，，，，，5 步一连使命的最终乐成率从 64.1% 下降至 58.2% 。。。。。。
真实天下的实验进一步验证了这一要领的可行性 。。。。。。
团队使用一台 6 自由度的 AgileX PiPer 机械臂，，，，，，，，配合两个深度相机（划分作为基座视角和手部视角），，，，，，，，在四个代表性使命上举行了测试：将水果放入碗中、叠碗、翻杯子、整理桌面 。。。。。。在每个使命中，，，，，，，，ReconVLA 都取得了最高乐成率 。。。。。。
特殊值得注重的是在“未见物体”（unseen objects）的测试中，，，，，，，，当目的物体不在训练数据中时，，，，，，，，比照要领 OpenVLA 和 PD-VLA 的乐成率靠近零，，，，，，，，而 ReconVLA 仍能乐成定位目的并完成操作，，，，，，，，展现出其视觉泛化能力 。。。。。。
图 | 四个代表性使命的真实天下设置（泉源：论文）
虽然，，，，，，，，任何要领都不是完善的 。。。。。。宋文轩向 DeepTech 坦言，，，，，，，，ReconVLA 的主要特殊本钱在训练阶段——引入重修目的意味着更多的盘算开销，，，，，，，，只管团队已经对扩散�？？？？？？？樽隽饲崃炕杓评纯刂普獠糠窒� 。。。。。。丁鹏翔指出了另一层局限：目今建模仍然主要基于二维视觉空间，，，，，，，，在需要深度信息和三维几何约束的高精度使命中，，，，，，，，即便二维定位越发准确，，，，，，，，空间操作精度仍然可能受限 。。。。。。
团队透露，，，，，，，，他们已在后续事情中最先探索三维感知建模（3D-aware modeling），，，，，，，，相关效果已提交至近期的学术聚会 。。。。。。别的，，，，，，，，力觉感知和力控信号等多模态信息现在也尚未纳入框架，，，，，，，，但从要领结构上看，，，，，，，，这些模态完全可以通过同样的隐式建模唬唬�； ；；普辖� 。。。。。。
谈到具身智能的落地远景，，，，，，，，丁鹏翔的看法颇为务实 。。。。。。他以为 VLA 不必急于落地到某一个详细的笔直场景才算有价值 。。。。。。类比早期的 ChatGPT，，，，，，，，GPT-3 宣布时并没有连忙嵌入某个特定行业流程，，，，，，，，但它显著改变了写作和内容创作的效率 。。。。。。
VLA 的价值可能也会履历类似的“两步走” 。。。。。。第一步是降低安排本钱 。。。。。。已往每个工厂使命都需要自力建模，，，，，，，，若是有一个足够强的基础模子，，，，，，，，企业只需少量微调就能完成适配；；；； ；；第二步才是团结 Agent 系统构建详细场景的闭环事情流 。。。。。。
他还增补说，，，，，，，，他们曾将经由通用训练的模子安排到现实工业情形中测试拧螺丝、插接零部件等使命，，，，，，，，效果显示只要基座模子足够稳固，，，，，，，，下游使命性能就会显著提升 。。。。。。他以为短中期更具潜力的场景包括半结构化工业装配、轻工业细腻操作以及商业效劳机械人（如饮品制作） 。。。。。。这些场景的配合特点是操作链条明确、精度要求高、对重复性稳固性有刚需 。。。。。。
除研究外，，，，，，，，这支团队还配合建设了一个名为 OpenHelix 的开源社区，，，，，，，，现在已一连开源十余个项目，，，，，，，，累计获得约 3,600 个 GitHub 星标 。。。。。。在资源有限的条件下，，，，，，，，他们选择了一条"高效与聚焦"的蹊径 。。。。。。不追求数百张 GPU 的大规模训练和高度工程化的演示，，，，，，，，而是专注于具有要领论洞见的研究偏向 。。。。。。
他们信托，，，，，，，，只有通过开放共享，，，，，，，，研究效果才华真正落地到更多从业者手中 。。。。。。除了 ReconVLA 的后续迭代，，，，，，，，团队还在推进触觉与力反响、双臂协作等偏向的研究，，，，，，，，目的是拓宽 VLA 的能力界线，，，，，，，，而不但仅停留在简单展示型应用上 。。。。。。
https://arxiv.org/html/2508.10333v1
运营/排版：何晨龙
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