<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Robotics on Xu'Blog</title><link>https://xuquant.com/tags/robotics/</link><description>Recent content in Robotics on Xu'Blog</description><image><title>Xu'Blog</title><url>https://xuquant.com/og-default.png</url><link>https://xuquant.com/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.152.2</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Thu, 28 May 2026 22:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://xuquant.com/tags/robotics/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Qwen-VLA 解读：T2A 解压先验、流匹配 PPO、跨形态零样本</title><link>https://xuquant.com/posts/foundation-models/qwen-vla/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 22:30:00 +0800</pubDate><guid>https://xuquant.com/posts/foundation-models/qwen-vla/</guid><description>Qwen Team 2026-05-28 放出的 Qwen-VLA (arXiv:2605.30280) 把 Qwen3.5-4B 多模态骨干和 1.15B 单流 DiT 流匹配动作专家拼成统一具身策略，最有意思的不是数字而是 T2A——冻住 VLM、屏蔽图像，只用文本和 embodiment prompt 把动作先验学出来，再分别灌图像、专门化、RL。本文照 paper 走一遍架构、四阶段 recipe、五维 T2A 消融、流匹配 PPO 的 log-prob 技巧、DOMINO 零样本 26.6% 这个数字背后的含义，以及几条保留的质疑。</description></item><item><title>VLA 加几何 backbone 的负结果：GR00T × VGGT 三架构对照</title><link>https://xuquant.com/posts/foundation-models/vla-geometric-fusion-three-architectures/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 20:00:00 +0800</pubDate><guid>https://xuquant.com/posts/foundation-models/vla-geometric-fusion-three-architectures/</guid><description>NVIDIA + MIT + UT Austin 团队（arXiv:2605.24642）把 GR00T-N1.5 (manipulation VLA) 跟 VGGT (geometric foundation model) 拼起来，做了 Early Fusion / Late Fusion / Spatial Forcing 三种几何注入架构的 controlled 对照。主结果是一个负结果——standard finetune 下三种几何 VLA 都不显著超过 GR00T baseline。但 ablation 链里的几条判断（don&amp;#39;t unfreeze LLM、probe 改进不等于 task 改进、mid-training 比架构选择影响更大、gate 近零起步）跟 production AD VLA 的工程决策直接相关。</description></item><item><title>HiF-VLA：把 codec 副产品当成 VLA 的时间记忆</title><link>https://xuquant.com/posts/foundation-models/hif-vla-codec-motion-temporal-memory/</link><pubDate>Wed, 27 May 2026 22:00:00 +0800</pubDate><guid>https://xuquant.com/posts/foundation-models/hif-vla-codec-motion-temporal-memory/</guid><description>CVPR 2026 的 HiF-VLA (arXiv:2512.09928) 在 OpenVLA 基础上加了一组从 MPEG-4 编码副产物里抠出来的 motion vectors，前向预测未来 motion，反向用历史 motion 通过 AdaLN 调制动作流。本文照着 paper 和 motion_layers/ 代码走一遍，覆盖表征选择、Hindsight Encoder 的真实代码维度、Joint Expert 的 AdaLN 调制、Table 3 延迟分解，以及几个 paper 没讲透的点。</description></item><item><title>ReconVLA：用 gaze-crop 重建给 VLA 视觉接地</title><link>https://xuquant.com/posts/foundation-models/reconvla-gaze-crop-implicit-grounding/</link><pubDate>Mon, 27 Oct 2025 22:00:00 +0800</pubDate><guid>https://xuquant.com/posts/foundation-models/reconvla-gaze-crop-implicit-grounding/</guid><description>OpenHelix 的 ReconVLA (arXiv:2508.10333) 在 OpenVLA 风格的 backbone 后挂一个 3 层 DiT，用 gaze-crop 的 VAE-latent 重建当辅助监督，把 VLA 的注意力锚到目标物体上。本文对照 paper 与开源 code 读一遍，包含 paper 没强调的工程细节，以及几个 paper 没回答的问题——recon-on/off ablation 缺位，&amp;#39;隐式接地&amp;#39; 在训练 supervision 上其实依赖 offline YOLO bbox。</description></item></channel></rss>