論文の概要: World-VLA-Loop: Closed-Loop Learning of Video World Model and VLA Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06508v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 08:57:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.227089
• Title: World-VLA-Loop: Closed-Loop Learning of Video World Model and VLA Policy
• Title（参考訳）: World-VLA-Loop:ビデオワールドモデルとVLAポリシーの閉ループ学習
• Abstract要約: World-VLA-Loopは、世界モデルとVision-Language-Action (VLA) ポリシーの共同改良のためのクローズドループフレームワークである。 本研究では,将来観測と報奨信号の同時予測により,高忠実度インタラクティブシミュレータとして機能する状態認識型ビデオワールドモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.03832008486675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in robotic world models has leveraged video diffusion transformers to predict future observations conditioned on historical states and actions. While these models can simulate realistic visual outcomes, they often exhibit poor action-following precision, hindering their utility for downstream robotic learning. In this work, we introduce World-VLA-Loop, a closed-loop framework for the joint refinement of world models and Vision-Language-Action (VLA) policies. We propose a state-aware video world model that functions as a high-fidelity interactive simulator by jointly predicting future observations and reward signals. To enhance reliability, we introduce the SANS dataset, which incorporates near-success trajectories to improve action-outcome alignment within the world model. This framework enables a closed-loop for reinforcement learning (RL) post-training of VLA policies entirely within a virtual environment. Crucially, our approach facilitates a co-evolving cycle: failure rollouts generated by the VLA policy are iteratively fed back to refine the world model precision, which in turn enhances subsequent RL optimization. Evaluations across simulation and real-world tasks demonstrate that our framework significantly boosts VLA performance with minimal physical interaction, establishing a mutually beneficial relationship between world modeling and policy learning for general-purpose robotics. Project page: https://showlab.github.io/World-VLA-Loop/.
• Abstract（参考訳）: ロボットの世界モデルにおける最近の進歩は、ビデオ拡散トランスフォーマーを利用して、過去の状況や行動に照らされた将来の観測を予測している。 これらのモデルは現実的な視覚的成果をシミュレートすることができるが、アクション追従の精度が低いため、下流のロボット学習における有用性を妨げていることが多い。 本研究では,世界モデルの共同改良のためのクローズドループフレームワークであるWorld-VLA-LoopとVision-Language-Action(VLA)について紹介する。 本研究では,将来観測と報奨信号の同時予測により,高忠実度インタラクティブシミュレータとして機能する状態認識型ビデオワールドモデルを提案する。 信頼性を高めるため,世界モデル内のアクション・アウトカム・アライメントを改善するために,近距離軌道を組み込んだSANSデータセットを導入した。 このフレームワークは、仮想環境内でのVLAポリシーのトレーニング後の強化学習(RL)のためのクローズドループを可能にする。 VLAポリシによって生成されたフェールロールアウトを反復的にフィードバックして,世界モデルの精度を向上し,その後のRL最適化を向上する。 シミュレーションと実世界のタスクによる評価は,我々のフレームワークが最小限の物理的相互作用でVLA性能を著しく向上させ,汎用ロボット工学における世界モデリングと政策学習の相互に有益な関係を確立することを実証している。 プロジェクトページ: https://showlab.github.io/World-VLA-Loop/。

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