PearlVLA：潜空间渐进式精修具身动作规划

Bochen Yang、Lianlei Shan 发布论文提出 PearlVLA，一个视觉-语言-动作（VLA）框架：它在潜空间中渐进式精炼动作规划，利用冻结的潜世界模型 LaWM 预测每个中间规划对应的潜视觉子目标，再由未来引导的规划精炼器据此更新规划，经 K 轮迭代后一次性输出动作块。 论文称，该框架用“每个中间规划所预测后果”的反馈来逐步修正由视觉语言模型得出的潜规划。上述为论文提出的方法与自述效果，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。