論文の概要: CereVLA: Cerebellum-Inspired Consequence-Aware Residual Governance for Efficient Vision-Language-Action Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.27468v1
• Date: Wed, 23 Sep 2026 07:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 00:05:17.933496
• Title: CereVLA: Cerebellum-Inspired Consequence-Aware Residual Governance for Efficient Vision-Language-Action Execution
• Title（参考訳）: CereVLA:脳にインスパイアされたコンシークエンス-効率的な視覚-言語-行動実行のための残留ガバナンス
• Abstract要約: アクションチャンクされた視覚言語アクション(VLA)ポリシーは推論効率を改善するが、コミットされたアクションチャンク内の限られたフィードバックは、実行エラーの蓄積につながる。 本稿では,軽量残効改善と予測結果評価を冷凍VLA実行に統合した統合フレームワークであるCereVLAについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.635273213001796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Action-chunked vision-language-action (VLA) policies improve inference efficiency, but limited feedback within committed action chunks can lead to accumulated execution errors. Residual adaptation can correct such deviations without retraining the VLA; however, existing corrections are typically optimized for reference-action consistency without explicitly considering their downstream consequences. To address this limitation, we present Cerebellum-Inspired Consequence-Aware Residual Governance (CereVLA), a unified framework that integrates lightweight residual refinement and predictive consequence evaluation into frozen VLA execution. Corrective actions are first generated by flow-based residual refinement, and their short- and interval-horizon consequences are then evaluated by a recurrent state-space model and a history-aware classifier. Residual corrections predicted to be unfavorable are selectively suppressed by a lightweight governor. Comparisons with state-of-the-art methods on LIBERO-10 and LIBERO-GOAL demonstrate the effectiveness of CereVLA. On SO-101, CereVLA increases task success from 57.5% to 90.0% and reduces mean control steps by 19.6% among successful trials, relative to the frozen SmolVLA baseline.
• Abstract（参考訳）: アクションチャンクされた視覚言語アクション(VLA)ポリシーは推論効率を改善するが、コミットされたアクションチャンク内の限られたフィードバックは、実行エラーの蓄積につながる。 残差適応は、VLAを再訓練することなく修正することができるが、既存の補正は、通常、下流の結果を明示的に考慮することなく、参照-アクション整合性に最適化される。 この制限に対処するため,我々は,軽量残効改善と予測結果評価を凍結VLA実行に統合した統合フレームワークであるCereVLA(CereVLA)を提案する。 補正動作はフローベース残差補正によって生成され、その短時間および間隔水平の結果は、繰り返し状態空間モデルと履歴認識分類器によって評価される。 軽量の知事によって、好ましくないと予測された残留補正を選択的に抑制する。 LIBERO-10とLIBERO-GOALの最先端手法との比較により,CereVLAの有効性が示された。 SO-101では、CereVLAはタスク成功率を57.5%から90.0%に引き上げ、凍結したSmolVLAベースラインと比較して平均制御ステップを19.6%削減した。

関連論文リスト

• VLA-Corrector: Stage-Aware Observable State Understanding for Prompt-Based Closed-Loop Recovery of Vision-Language-Action Policies [12.698552476812855]
  VLA(Vision-Language-Action)ポリシーによる長距離ロボット操作は、実行時の逸脱に対して脆弱である。 本稿では,固定VLAポリシのクローズループ修正を可能にする,ステージアウェアの故障検証とPromptリカバリフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-06T09:50:30Z)
• TrustVLA: Mechanism-Guided Inference-Time Defense Against Vision-Language-Action Backdoors [54.12833308568015]
  VLA(Vision-Language-Action)モデルは、エンドユーザが監査できないパイプラインを通じてデプロイされる。 小さな視覚トリガーは、障害が観測可能である前に、長い水平ロボットポリシーをリダイレクトする。 個別に提案した2つのVLA攻撃を通してこのギャップについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-14T09:43:52Z)
• Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models [60.17417174639865]
  VLA(Vision-Language-Action)モデルは、大規模な事前訓練を通じて幅広い身体的能力を取得する。 一般的な治療法であるポストトレーニングは、タスク固有のパフォーマンスを改善するが、事前トレーニングに価値をもたらすジェネラリスト能力は制限される。 SVAは凍結したVLAポリシーを長期的結果の認識と組み合わせたフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-04T07:53:10Z)
• Pre-VLA: Preemptive Runtime Verification for Reliable Vision-Language-Action and World-Model Rollouts [18.44683570310399]
  低品質なアクションは、実行中に物理的な障害を引き起こしたり、冗長なレンダリングコストで世界モデルのロールアウトを誤解させるおそれがある。 実演や世界モデルの想像力の前にプリエンプティブ・アクションアセスメントの妥当性を示す統一型ランタイム検証アーキテクチャであるPre-VLAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T13:13:31Z)
• LoopVLA: Learning Sufficiency in Recurrent Refinement for Vision-Language-Action Models [13.30873593845724]
  LoopVLAは、表現の洗練、アクション予測、十分性推定を学習する、リカレントなVision-Language-Actionアーキテクチャである。 この結果から,LoopVLAはVLAポリシーの効率性向上のフロンティアを推し進め,パラメータを45%削減し,推論スループットを最大1.7倍向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-11T03:51:22Z)
• RePO-VLA: Recovery-Driven Policy Optimization for Vision-Language-Action Models [90.39703013636868]
  RePO-VLAは、リカバリ駆動のポリシー最適化フレームワークである。 成功、回復、失敗の軌跡に異なる役割を割り当てる。 対人的な成功は、平均で20%から75%、実世界の規模で80%まで上昇する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-10T08:24:05Z)
• RVPO: Risk-Sensitive Alignment via Variance Regularization [13.192921543523283]
  本稿では, 利便集約時のリワード間分散をペナルティ化するリスクセンシティブなフレームワークであるReward-Variance Policy Optimization (RVPO)を提案する。 我々はTaylor拡張を通して、LogSumExp(SoftMin)オペレータがスムーズな分散ペナルティとして効果的に働くことを示す。 モデルがより簡単な目的を活かすために難しい制約を無視しないようにすることで、RVPOはHealthBenchの全体的なスコアを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T06:43:05Z)
• CycleVLA: Proactive Self-Correcting Vision-Language-Action Models via Subtask Backtracking and Minimum Bayes Risk Decoding [60.06899554269808]
  サイクロンVLA(CycleVLA)は、VLA(Vision-Language-Action Model)を積極的に自己補正するシステムである。 CycleVLAは、重要なサブタスク遷移ポイントにフラグを付けるプログレス対応のVLAを統合することで、これを実現する。 大規模な実験により、CycleVLAは、よく訓練されたVLAと訓練されていないVLAの両方のパフォーマンスを改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-05T17:31:01Z)
• Making Every Step Effective: Jailbreaking Large Vision-Language Models Through Hierarchical KV Equalization [74.78433600288776]
  HKVE (Hierarchical Key-Value Equalization) は、勾配最適化結果を選択的に受け入れる革新的なジェイルブレイクフレームワークである。 HKVEは既存の手法を20.43%,21.01%,26.43%のマージンで大幅に上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T17:57:42Z)

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。