ActionPiece: Rethinking Action Tokenization for Autoregressive Vision-Language-Action Models

• 类型：arxiv
• 标识：2609.18487
• 链接：https://arxiv.org/abs/2609.18487
• 主分类：multimodal
• 形态：position
• 被引：1
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：1
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：This work introduces physical rank consistency (PRC) to measure how well tokenization preserves local physical distance rankings after reconstruction, and presents ActionPiece, which preserves physical action relationships through joint supervision of representation learning and quantization.
• OpenAlex ID：W7213512407
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2609.18487
• DOI：10.48550/arxiv.2609.18487
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2609.18487
• OpenAlex更新：2026-09-20
• 待LLM分类：否
• 标题中文：ActionPiece: 重新思考自回归视觉-语言-动作模型中的动作 token 化
• TLDR中文：本文提出物理秩一致性 (PRC) 来衡量 tokenization 在重建后保留局部物理距离排序的程度，并提出 ActionPiece，通过对表示学习和量化的联合监督来保留物理动作关系。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-17-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]