HF Daily Papers·· 2 天前精选AI 评分35
VLA-Δ：用物理状态迁移作为显式监督的视觉-语言-动作模型
VLA-Δ: Learning Physical State Transition for Vision-Language-Action Models
AI 导读
VLA-Δ 用当前与未来观测之间的物理状态变化作为显式监督目标，在 LIBERO 和 RoboTwin 上取得与 SOTA 可比的成绩，并在真实机器人实验中优于 π0.5，且推理阶段不增加额外开销。作者为此构建了大规模预训练数据集与物理状态变化标注，代码已开源至 https://github.com/ZJU-OmniAI/VLA-Delta。
推荐理由
论文给出以物理状态变化为显式监督目标的 VLA 训练与数据构建方法，并开源全部代码，可作为机器人策略学习中状态建模方案的参考。
来源：HF Daily Papers · huggingface.co