Paper Deep Dive

精读 Galaxea G0.5：用跨形态 ActionCodec、原生 CoT 与视觉记忆，把 VLM 重新变成同时推理和行动的 autoregressive VLA。

精读 FASTer：从 FASTerVQ 的二维动作压缩、RVQ 与 DCT 重建，到 FASTerVLA 的 Block-wise Autoregression 和 Action Expert。

精读 FAST：用 DCT 与 BPE 压缩高频机器人动作，把自回归 VLA 从“预测数百个冗余 token”变成高信息密度的动作序列。

精读 CoT-VLA：用未来子目标图像作为视觉 Chain-of-Thought，再通过混合注意力和 Action Chunking 生成闭环动作。

精读 CLAP：用 Act-VAE 建立物理动作词表，再以 VD-VAE 对齐人类视频，训练 CLAP-NTP，并用 CLAP-RF 与 Knowledge Matching 实现快速控制。

精读 CAIP：用第一视角人类视频中的手部姿态作为动作代理，通过动作-图像对比预训练获得更适合灵巧操作的视觉表征。

精读 ActionCodec：从 VLA 优化视角重新定义动作 token，分析 overlap、词表容量、多模态互信息与 token 独立性。

精读 ACE-Ego-0：用 camera-space action、形态条件、时间对齐和可靠性加权，把 1.48K 小时人类第一视角视频与机器人数据统一用于 VLA 预训练。

精读 X-VLA：通过 embodiment-specific Soft Prompt、统一 EE6D 动作空间与 Flow Matching，在异构机器人数据上稳定预训练并高效适配新本体。

精读 SmolVLA：用 450M 参数的 SmolVLM、轻量 Flow Matching Action Expert 与异步推理解耦，让 VLA 可在单 GPU 训练并部署到消费级硬件。

精读 Qwen-RobotManip：通过跨 embodiment 对齐、相机坐标系动作、人到机器人合成与双流训练，把约 38,100 小时开放数据转化为可迁移的 VLA 能力。

精读 ChatVLA-2：通过 Dynamic MoE、reasoning-following action expert 与两阶段训练，让 VLA 在数学、OCR 和空间关系任务中利用预训练 VLM 的开放世界知识。

精读 TinyVLA：用 1.3B 以下的 Llava-Pythia 骨干和 Diffusion Policy decoder 替代大模型自回归动作 token，在少量机器人数据下获得更快推理、更强数据效率与跨任务泛化。

精读 RT-2：把低层机器人动作编码成 VLM 文本 token，与互联网图文数据 co-fine-tune，让 VLA 直接输出控制动作，并系统分析其泛化、符号理解、推理与代码边界。

精读 RoboDual：以 OpenVLA 负责语义规划、DiT 专家负责快速多模态动作去噪，解析双系统的条件桥接、异步推理、实验结果与官方代码差异。