Adapting a frozen flow-matching VLA by learning only the noise it starts from专业
面向VLA适配的噪声空间学习
在四项真实机器人任务中,每项任务仅训练约1.5分钟的噪声执行器,就把冻结的pi0.5策略平均成功率从37.5%提升至71.3%,加入人工纠正后达到83.8%。这篇来自微软研究院、悉尼科技大学、南京大学和清华大学的预印本不改动大模型本身,只学习动作生成起点的随机噪声,适配成本低且保留预训练能力。
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在四项真实机器人任务中,每项任务仅训练约1.5分钟的噪声执行器,就把冻结的pi0.5策略平均成功率从37.5%提升至71.3%,加入人工纠正后达到83.8%。这篇来自微软研究院、悉尼科技大学、南京大学和清华大学的预印本不改动大模型本身,只学习动作生成起点的随机噪声,适配成本低且保留预训练能力。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。