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潜动作空间
01 02
从视频中学习统一潜动作空间：以动作为中心的循环一致性
Learning a Unified Latent Action Space from Videos with Action-centric Cycle Consistency
提出以动作为中心的循环一致性训练潜动作分词器，使从视频中学到的潜动作具有语义一致性并可跨本体对齐，为利用无动作标签视频数据训练机器人策略提供了可复用的表征学习手段。
面向视觉-语言-动作模型的跨手部潜表征
Cross-Hand Latent Representation for Vision-Language-Action Models
把不同灵巧手的关节动作映射到共享的具身无关潜动作空间，可直接插入标准 VLA 架构，为视觉研究者提供一种跨具身数据复用与动作表征对齐的即插即用方案。