論文の概要: Recursive Belief Vision Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20659v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 08:02:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.665613
• Title: Recursive Belief Vision Language Model
• Title（参考訳）: 再帰的信念視覚言語モデル
• Authors: Vaidehi Bagaria, Bijo Sebastian, Nirav Patel,
• Abstract要約: 現在の視覚-言語-アクション(VLA)モデルは、部分的な可観測性の下での長い水平操作に苦慮している。 現在のアプローチは、短いコンテキストウィンドウや繰り返しクエリを視覚言語モデルに頼りながら、観察駆動のままである。 本稿では,自己教師型世界モデルで学習した信念中心アーキテクチャであるRB-VLAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.866627581195388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current vision-language-action (VLA) models struggle with long-horizon manipulation under partial observability. Most existing approaches remain observation-driven, relying on short context windows or repeated queries to vision-language models (VLMs). This leads to loss of task progress, action repetition under perceptual aliasing, and high inference latency. Semantic reasoning alone is not the primary bottleneck in long-horizon manipulation. Instead, VLAs lack persistent, action-conditioned state representations and exhibit limited temporal and physical reasoning, making them ill-suited for multi-stage control. This paper introduces RB-VLA, a belief-centric architecture trained with self-supervised world-model objectives that maintains a compact latent state encoding task-relevant history, dynamics, and object interactions. Queried once for high-level intent, the VLM provides task specification, while the belief tracks task progress and enables phase-aware, causally grounded control under partial observability without storing raw observations or scaling memory with time. The belief and intent jointly condition a diffusion policy for robust closed-loop execution. RB-VLA outperforms prior VLAs on long-horizon benchmarks, achieving 52.5% and 37.5% higher success on multi-stage pick-and-place and stacking tasks, respectively, compared to π0. It also reduces inference latency by up to 5x relative to baselines and eliminates memory growth across timesteps observed in existing VLAs. Ablations show that the belief module is the primary driver of performance, increasing success rates from 32.5% to 77.5%. These results demonstrate the effectiveness of belief-based state representations for long-horizon VLA policies.
• Abstract（参考訳）: 現在の視覚-言語-アクション(VLA)モデルは、部分的な可観測性の下での長い水平操作に苦慮している。 既存のアプローチの多くは観察駆動であり、短いコンテキストウィンドウや視覚言語モデル(VLM)への繰り返しクエリに依存している。 これにより、タスクの進捗が失われ、知覚的エイリアスの下でのアクションを繰り返し、高い推論遅延が発生する。 意味的推論だけでは、長期的な操作において主要なボトルネックではない。 代わりにVLAには永続的で動作条件のある状態表現がなく、時間的および物理的推論に制限があり、多段階制御には不適である。 本稿では,タスク関連履歴,ダイナミクス,オブジェクトインタラクションを符号化するコンパクトな潜在状態を維持する,自己教師型世界モデル目標をトレーニングした信念中心アーキテクチャであるRB-VLAを紹介する。 VLMはタスク仕様を提供する一方で、信念はタスクの進捗を追跡し、生の観測を保存したり、時間とともにメモリをスケーリングしたりすることなく、部分的に可観測性の下で位相認識、因果的な制御を可能にする。 信念と意図は、堅牢な閉ループ実行のための拡散ポリシーを共同で条件付ける。 RB-VLAはロングホライゾンのベンチマークでVLAよりも優れており、マルチステージのピック・アンド・プレース・タスクでは52.5%と37.5%が成功している。 また、ベースラインと比較して推論遅延を最大5倍に減らし、既存のVLAで観測されたタイムステップ間でのメモリ増加を削減する。 アブレーションは、信仰モジュールがパフォーマンスの主要な要因であり、成功率を32.5%から77.5%に引き上げていることを示している。 これらの結果は,長期VLA政策における信念に基づく状態表現の有効性を示す。

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