STAR：免训练推理提升VLA操作成功率

Guangyu Zhao等研究者提出免训练推理方法STAR，用于预训练视觉-语言-动作模型（VLA）。该方法针对VLA动作输出附近表征缺乏任务相关视觉 grounding 的问题，对后层残差更新做指数移动平均，使后续动作表征继承前层的物体感知更新方向，并用本体感知状态自适应调整混合强度。 在机器人操作基准上，STAR将平均任务成功率提升4.0个百分点，代码已开源。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。