リサーチ・論文

TempoVLA発表 ロボットの速度制御VLAポリシー実現

arXiv cs.ROは2026年6月4日(現地時間)付けで、Dong Jing氏ら7人の著者による論文「TempoVLA: Learning Speed-Controllable Vision-Language-Action Policies」を発表した。この論文は、ロボットのVision-Language-Action (VLA) モデルにおいて、操作実行速度を明示的な条件で制御可能とする「TempoVLA」を提案している。TempoVLAは、既存のVLAモデルが持つ単一の固定速度の制約を克服し、ロボット操作における低リスク段階での高速実行と、高リスク接触段階での低速かつ精密な動作の両立を目指す。

リサーチ・論文

ロボット向けメモリAURA-Mem、VRAMを一定に保ち書き込み削減

arXiv cs.AIが2026年6月2日(現地時間)付けで公開した論文によると、ヨセフ・チェン (Josef Chen) 氏らは、ロボットポリシー向けの新たなメモリシステム「AURA-Mem (Action-Utility Recurrent Adaptive Memory)」を発表した。このシステムは、ロボットが帯域幅の限られたエッジハードウェアで長期エピソードを実行する際のメモリ制約に対応し、ビデオRAM(VRAM)使用量を一定に保ちながら、メモリ書き込み回数を大幅に削減する。Key-Valueキャッシュ(KV-cache)がデータセンター向けである一方、AURA-Memはロボットの要求に特化して設計されている。