VLA-OS：NUS邵林团队探究机器人VLA做任务推理的秘密

主要观点总结

本文介绍了机器人视觉语言动作模型（VLA-OS）的研究，该模型旨在解决机器人执行任务时的通用性问题。文章详细阐述了三种不同的规划表征和三种VLA范式的研究结果，包括他们的优势、劣势和在特定场景下的适用性。文章还提供了设计指南和未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 视觉表征规划和目标图像规划相较于语言规划在机器人任务执行中表现更优。

视觉表征规划和目标图像规划具有更高的性能和效率，因为它们可以直接使用图像作为输入，避免了语言理解的复杂性。此外，它们还更容易被底层策略所跟随。

关键观点2: 分层VLA范式在性能上优于集成VLA范式。

分层VLA范式将任务规划和策略学习分为两个独立的层次，使得模型能够更有效地处理复杂的任务。而集成VLA范式虽然可以联合学习和优化任务规划和策略学习，但可能会出现梯度冲突的问题。

关键观点3: 模型和数据集规模对VLA性能的影响。

实验表明，在约5,000条示范数据的“从零训练”任务中，LLM骨干网络应限制在0.5B参数规模以内，或总模型参数规模不超过1B，才能获得更优的性能表现。此外，构建足够量的机器人操作任务规划数据集是推动VLA研究的重要方向。

关键观点4: 持续学习在VLA中的挑战和解决方案。

包含任务规划的VLA范式在持续学习能力上更强，但遗忘速度也更快。未来研究需要探索如何平衡前向迁移和负向后向迁移，以提高VLA的持续学习能力。

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