Noise Space Learning for VLA Adaptation
아직 한국어판이 없어 영어 원문으로 표시.
초록 발췌
Pretrained vision-language-action (VLA) models encode broad manipulation priors, yet adapting them to specific tasks requires balancing limited robot interaction, computational resources, and safety constraints. Noise space learning (NSL) adapts flow-matching-based VLAs by learning a context-conditioned distribution over noise while keeping the pretrained VLA fixed.
초록에서 가져왔습니다. 요약을 준비 중입니다.
이 논문은 라이선스상 전문을 게재할 수 없어 요약과 원문 링크만 제공합니다.