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视觉表征
01 02
SIR：面向可解释机器人学习的结构化图像表征
SIR: Structured Image Representations for Explainable Robot Learning
用场景图作为机器人策略的中间表征，把图像特征转成可稀疏化的图结构，既提升对干扰物的鲁棒性，又让决策过程可被逐节点审查；做视觉表征或 VLA 的研究者可借鉴这种「结构化中间表示 + 端到端稀疏化」的思路来替代黑箱图像嵌入。
探索扩散模型在机器人控制中的条件设计
Exploring Conditions for Diffusion Models in Robotic Control
将预训练文生图扩散模型冻结后作为任务自适应的视觉表征提取器，用可学习任务提示与帧级视觉提示替代纯文本条件，为视觉研究者提供了一种无需微调即可把生成模型迁移到下游控制任务的条件设计思路。