論文の概要: $Δ$VLA: Prior-Guided Vision-Language-Action Models via World Knowledge Variation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08361v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 13:26:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:16.088018
• Title: $Δ$VLA: Prior-Guided Vision-Language-Action Models via World Knowledge Variation
• Title（参考訳）: Δ$VLA:世界知識変動による事前指導型視覚言語行動モデル
• Authors: Yijie Zhu, Jie He, Rui Shao, Kaishen Yuan, Tao Tan, Xiaochen Yuan, Zitong Yu,
• Abstract要約: VLAは、アクション生成に先立って、現世界の明示的な知識に対して、世界知識のバリエーションをモデル化する事前ガイダンスフレームワークである。 $VLAは、最先端のパフォーマンスを実現し、効率を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.27589938801435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent vision-language-action (VLA) models have significantly advanced robotic manipulation by unifying perception, reasoning, and control. To achieve such integration, recent studies adopt a predictive paradigm that models future visual states or world knowledge to guide action generation. However, these models emphasize forecasting outcomes rather than reasoning about the underlying process of change, which is essential for determining how to act. To address this, we propose $Δ$VLA, a prior-guided framework that models world-knowledge variations relative to an explicit current-world knowledge prior for action generation, rather than regressing absolute future world states. Specifically, 1) to construct the current world knowledge prior, we propose the Prior-Guided WorldKnowledge Extractor (PWKE). It extracts manipulable regions, spatial relations, and semantic cues from the visual input, guided by auxiliary heads and prior pseudo labels, thus reducing redundancy. 2) Building upon this, to represent how world knowledge evolves under actions, we introduce the Latent World Variation Quantization (LWVQ). It learns a discrete latent space via a VQ-VAE objective to encode world knowledge variations, shifting prediction from full modalities to compact latent. 3)Moreover, to mitigate interference during variation modeling, we design the Conditional Variation Attention (CV-Atten), whichpromotes disentangled learning and preserves the independence of knowledge representations. Extensive experiments on both simulated benchmarks and real-world robotic tasks demonstrate $Δ$VLA achieves state-of-the-art performance while improving efficiency. Code and real-world execution videos are available at https://github.com/JiuTian-VL/DeltaVLA.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語アクション(VLA)モデルでは、知覚、推論、制御を統一することでロボット操作が大幅に進歩している。 このような統合を実現するために、近年の研究では、将来の視覚状態や世界知識をモデル化して行動生成を導く予測パラダイムが採用されている。 しかし、これらのモデルは変化の根底にあるプロセスについて推論するのではなく、予測結果を強調する。 そこで本研究では,行動生成に先立って,行動生成に先立つ明示的な現世界の知識に対して,世界知識の変動をモデル化する事前指導型フレームワークである$Δ$VLAを提案する。 具体的には 1) 先進的な世界知識を構築するために,PWKE(Presideed-Guided WorldKnowledge Extractor)を提案する。 視覚入力から操作可能な領域、空間関係、意味的手がかりを抽出し、補助的な頭部と先行する擬似ラベルによって誘導される。 2) 行動下での世界の知識の進化を示すために, 潜在世界変分量化(LWVQ)を導入する。 VQ-VAEの目的により離散潜在空間を学習し、世界知識の変動を符号化し、予測を全モードからコンパクト潜在空間にシフトする。 3)変分モデルにおける干渉を軽減するため,不整合学習を促進させ,知識表現の独立性を維持する条件変分注意(CV-Atten)を設計する。 シミュレーションされたベンチマークと実世界のロボットタスクの両方に対する大規模な実験は、$Δ$VLAが最先端のパフォーマンスを達成し、効率を向上することを示した。 コードと実世界の実行ビデオはhttps://github.com/JiuTian-VL/DeltaVLAで公開されている。

関連論文リスト

• Self-Correcting VLA: Online Action Refinement via Sparse World Imagination [55.982504915794514]
  本稿では, 自己補正VLA (SC-VLA) を提案する。 SC-VLAは最先端のパフォーマンスを達成し、最高タスクスループットを16%削減し、最高パフォーマンスのベースラインよりも9%高い成功率を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T06:58:06Z)
• Can World Models Benefit VLMs for World Dynamics? [59.73433292793044]
  本研究では,世界モデル先行モデルがビジョンランゲージモデルに移行した場合の能力について検討する。 最高の性能を持つDynamic Vision Aligner (DyVA) と名付けます。 DyVAはオープンソースとプロプライエタリの両方のベースラインを超え、最先端または同等のパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-01T13:07:05Z)
• Planning with Reasoning using Vision Language World Model [30.40687339662431]
  本稿では,自然ビデオ上での言語に基づく世界モデリングのための基礎モデルであるビジョン言語世界モデル(VLWM)を紹介する。 視覚的な観察から、VLWMはまず全体目標達成度を推定し、インターリーブされた行動と世界状態の変化からなる軌道を予測する。 VLWMは、ベンチマーク評価と提案したPlannerArenaによる人的評価において、最先端のVisual Planning for Assistance(VPA)性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-02T18:18:57Z)
• DreamVLA: A Vision-Language-Action Model Dreamed with Comprehensive World Knowledge [41.030494146004806]
  本稿では,逆動力学モデリングを実現するために,包括的世界知識予測を統合した新しいVLAフレームワークであるDreamVLAを提案する。 DreamVLAは、動的領域誘導の世界知識予測を導入し、空間的および意味的な手がかりと統合し、アクション計画のためのコンパクトで包括的な表現を提供する。 実世界とシミュレーション環境での実験では、ドリームVLAが実際のロボットタスクで76.7%の成功率を達成したことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-06T16:14:29Z)
• Disentangled World Models: Learning to Transfer Semantic Knowledge from Distracting Videos for Reinforcement Learning [65.85335291827086]
  本稿では,オフラインからオンラインまでの潜水蒸留とフレキシブルなゆがみ制約を通したビデオから,セマンティックな違いを学習し,理解することを試みる。 動作自由なビデオ予測モデルを非干渉正規化によりオフラインでトレーニングし、注意をそらすビデオから意味的知識を抽出する。 オンライン環境での微調整には、事前学習されたモデルからの知識を活用し、世界モデルに絡み合った制約を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T13:50:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。