論文の概要: Vlaser: Vision-Language-Action Model with Synergistic Embodied Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11027v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 05:51:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.214085
• Title: Vlaser: Vision-Language-Action Model with Synergistic Embodied Reasoning
• Title（参考訳）: Vlaser: 相乗的エンボダイド推論を用いたビジョン・ランゲージ・アクションモデル
• Authors: Ganlin Yang, Tianyi Zhang, Haoran Hao, Weiyun Wang, Yibin Liu, Dehui Wang, Guanzhou Chen, Zijian Cai, Junting Chen, Weijie Su, Wengang Zhou, Yu Qiao, Jifeng Dai, Jiangmiao Pang, Gen Luo, Wenhai Wang, Yao Mu, Zhi Hou,
• Abstract要約: Vlaser - 相乗的具体的推論機能を備えたビジョン・ランゲージ・アクション・モデルを紹介する。 Vlaserは、様々な具体的推論ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 提案手法は,WidowXベンチマークの最先端結果と,Google Robotベンチマークの競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 124.48672228625821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While significant research has focused on developing embodied reasoning capabilities using Vision-Language Models (VLMs) or integrating advanced VLMs into Vision-Language-Action (VLA) models for end-to-end robot control, few studies directly address the critical gap between upstream VLM-based reasoning and downstream VLA policy learning. In this work, we take an initial step toward bridging embodied reasoning with VLA policy learning by introducing Vlaser - a Vision-Language-Action Model with synergistic embodied reasoning capability, which is a foundational vision-language model designed to integrate high-level reasoning with low-level control for embodied agents. Built upon the high-quality Vlaser-6M dataset, Vlaser achieves state-of-the-art performance across a range of embodied reasoning benchmarks - including spatial reasoning, embodied grounding, embodied QA, and task planning. Furthermore, we systematically examine how different VLM initializations affect supervised VLA fine-tuning, offering novel insights into mitigating the domain shift between internet-scale pre-training data and embodied-specific policy learning data. Based on these insights, our approach achieves state-of-the-art results on the WidowX benchmark and competitive performance on the Google Robot benchmark.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)を用いた具体的推論機能の開発や、高度なVLMをエンドツーエンドのロボット制御のためのVision-Language-Action(VLA)モデルに統合することに重点を置いている一方で、上流のVLMベースの推論と下流のVLAポリシー学習の間の重要なギャップに直接対処する研究はほとんどない。 本稿では,VLA ポリシー学習による具体的推論のブリッジ化に向けた最初の一歩として,組込みエージェントの低レベル制御と高レベル推論の統合を目的とした基本的視覚言語モデルである Vlaser - 相乗的具体的推論機能を備えたビジョン・ランゲージ・アクション・モデルを導入する。 高品質なVlaser-6Mデータセットに基づいて構築されたVlaserは、空間推論、エンボディグラウンド、エンボディドQA、タスク計画など、さまざまな具体的推論ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。 さらに,異なるVLM初期化が教師付きVLA微調整に与える影響を系統的に検討し,インターネット規模の事前学習データと具体化されたポリシー学習データとのドメインシフトを緩和するための新たな洞察を提供する。 これらの知見に基づいて,本手法は,WidowXベンチマークの最先端結果と,Google Robotベンチマークの競合性能を実現する。

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