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VLA-Δ：以物理状态转移监督机器人动作生成
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AI 综述
2026年10月16日，arXiv cs.CV 刊出 VLA-Δ。该工作提出以当前状态与未来状态之间的物理变化作为显式学习目标，让视觉-语言-动作模型不再只拟合观测与动作的对应关系。作者配套构建了大规模预训练数据集，生成覆盖任务相关语义与视觉运动变化的物理状态转移标注。推理时模型直接从当前观测生成动作，不带来额外开销。该框架在 LIBERO 和 RoboTwin 上取得与 SOTA 相当的性能，真实机器人实验中优于 π0.5，代码已开源。
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最新进展10月16日 12:00
VLA-Δ 公开：以物理状态转移为监督目标，真机实验优于 π0.5，代码已开源。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv cs.CVVLA-Δ：为视觉-语言-动作模型学习物理状态转移
VLA-Δ 提出以当前状态与未来状态之间的物理变化作为显式学习目标，让视觉-语言-动作模型不再只拟合观测与动作的对应关系。它配套构建了大规模预训练数据集，生成覆盖任务相关语义与视觉运动变化的物理状态转移标注；推理时直接从当前观测生成动作，无额外开销。该框架在 LIBERO 和 RoboTwin 上取得与 SOTA 相当的性能，真实机器人实验中优于 π0.5，代码已开源。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。