What Matters for Latent Actions in Robot Learning

📄 arXiv: 2608.19613v1 📥 PDF

作者: Xizhou Bu, Qingda Hu, Lei Zhou, Lingfeng Zhang, Yingbo Tang, Zihao Liu, Xinyi Tao, Zhiqiang Ma, Qingqiu Huang, Chufeng Tang, Hongbo Wang, Jing Zhang, Jiayi Ma, Hangjun Ye, Wei Li, Xiaoshuai Hao

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2026-08-20

备注: Project page: https://carldegio.github.io/latent_action.github.io

💡 一句话要点

提出统一框架以优化机器人学习中的潜在动作模型

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 潜在动作模型 机器人学习 自编码框架 视觉-语言模型 性能评估 实验研究 操作任务

📋 核心要点

  1. 现有潜在动作模型研究高度分散，缺乏系统性评估，难以识别影响机器人操作性能的关键因素。
  2. 本文提出统一的自编码框架，系统性地研究41个LAM设计选择，涵盖建模范式、学习目标和集成策略等维度。
  3. 实验结果显示，微调视觉-语言模型骨干网络与潜在动作结合能显著提升下游策略学习的性能，验证了其在实际机器人操作任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

潜在动作模型（LAMs）作为一种新兴的机器人学习范式，通过潜在动作作为物理动作的紧凑替代，利用大规模未标记视频。然而，现有研究高度分散，方法在不同实验设置下孤立评估，难以识别影响机器人操作性能的关键因素。本文首次对潜在动作学习进行全面的实证研究，统一了代表性LAM方法，系统性地调查了41个设计选择，并评估了四个代理指标在预测机器人操作性能方面的可靠性。实验结果表明，使用潜在动作微调视觉-语言模型（VLM）骨干网络能为下游策略学习提供更强的初始化。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有潜在动作模型研究的分散性和评估不一致性问题，识别影响机器人操作性能的关键设计因素。

核心思路：通过统一的自编码框架，将不同的潜在动作模型方法整合在一起，系统性地评估其设计选择对下游任务的影响。

技术框架：整体架构包括潜在动作建模、学习目标、正则化方法和集成策略四个主要模块，采用统一的实验设置进行评估。

关键创新：首次全面系统地研究潜在动作学习，识别41个设计选择的影响，提供了一个可重复的评估框架，与现有方法相比，具有更高的系统性和一致性。

关键设计：在设计中，采用了多种损失函数和正则化方法，结合视觉-语言模型的微调策略，确保潜在动作的质量和下游任务的有效性。实验中还引入了四个代理指标来评估潜在动作的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，微调视觉-语言模型骨干网络与潜在动作结合后，机器人操作性能显著提升，尤其在三个广泛使用的基准测试中，表现出更强的初始化效果，提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填入）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等场景。通过优化潜在动作模型，能够提升机器人在复杂环境中的自主学习能力，进而推动智能机器人在实际应用中的广泛部署和使用。

📄 摘要（原文）

Latent Action Models (LAMs) have emerged as a promising paradigm for enabling robot learning to leverage large-scale unlabeled videos through latent actions that serve as compact surrogates for physical actions. Despite rapid progress, research on LAM remains highly fragmented, with existing methods evaluating different design choices in isolation under inconsistent experimental settings, making it difficult to identify the factors that truly determine downstream robotic manipulation performance. In this work, we present the first comprehensive empirical study of latent action learning for robotic manipulation. We unify representative LAM methods within a common autoencoding framework and systematically investigate 41 LAM design choices across three dimensions, including latent action modeling paradigms, learning objectives and regularization methods, and latent action integration strategies. We further examine four proxy metrics for evaluating latent action quality and assess their ability to reliably predict downstream robotic manipulation performance. Extensive experiments on three widely used benchmarks provide strong empirical evidence that fine-tuning vision-language model (VLM) backbones with latent actions provides a stronger initialization for downstream policy learning, with further validation on real-world robot manipulation tasks.