视觉-语言-动作（Visual-Language-Action, VLA）模型已成为一种流行范式，用于学习能够理解语言指令并泛化至新场景的机器人操作策略。近期研究开始探索将“潜在动作”（latent actions）——即两帧之间视觉变化的抽象表示——引入VLA的预训练过程。在本文中，我们提出了villa-X，一种新型的视觉-语言-潜在动作（ViLLA）框架，该框架在学习可泛化的机器人操作策略方面，显著推进了潜在动作建模的发展。我们的方法在潜在动作的学习方式及其融入VLA预训练的机制两方面均进行了改进。结合这些贡献，villa-X在多个模拟环境（包括SIMPLER和LIBERO）以及两种真实机器人平台（涵盖夹爪与灵巧手操作）上均取得了卓越性能。我们相信，ViLLA范式具有巨大潜力，而villa-X为未来的研究奠定了坚实基础。