VLA Conditioning중급
EC-VLA, VA-VLA, EMG와 시각 주석을 언어 대신 조건으로 넣어 혼잡 장면 성능 개선
존스홉킨스 APL 연구진이 공개한 프리프린트에서 Vision-Language-Action 모델에 언어 대신 8채널 근전도 신호나 시각 분할 주석을 연속 조건으로 넣는 EC-VLA와 VA-VLA를 제안했다. 실물 SO-101 팔 실험에서 EC-VLA는 물체가 적은 정상 장면에서는 언어 프롬프트 기준 모델과 성공률이 같았지만, 물체를 추가한 혼잡 장면에서는 성공률이 30%에서 50%로 올랐고 완전 실패율은 50%에서 4%로 줄었다. RoboCasa 시뮬레이션의 VA-VLA도 혼잡 장면에서 기준 모델 대비 성공률이 11%에서 20%로 올라 비언어 조건이 작업 명시에 유리할 수 있음을 보였다.