PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的捷径依赖

佐治亚理工团队提出 PerturBot，用三种方式让视觉-语言-动作（VLA）策略的「模态捷径」失效：在腕部视角施加不改变任务的扰动、用决策相关字幕增强指令、混入随机与失败轨迹段并重新标注其行为。其推理流程不变，可与规模化训练互补。团队同时提出离线诊断指标 GroundingFscore，用于衡量策略对捷径的依赖程度，判断策略扩展是否真正依赖任务证据。