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官方账号arXiv cs.AI@Bochen Yang, Lianlei Shan
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推荐理由：这篇论文提出了PearlVLA，把动作规划放到了潜在空间里，比传统文本链式推理延迟更低，在LIBERO上刷了SOTA，做具身智能的可以看看。
PearlVLA
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6月17日
09:37
PearlVLA提出一种将动作规划调度到VLM潜在空间的新框架，通过将元查询表示分为视觉定位分支和迭代潜在规划分支，利用冻结的潜在世界模型生成未来观测，并经过K轮细化后并行解码动作块。在LIBERO基准上，PearlVLA达到了现有方法中的最佳性能，证明了潜在空间推理在降低延迟的同时提升规划质量的有效性。