机器人 / 具身智能

Offline Semantic Guidance for Efficient Vision-Language-Action Policy Distillation

离线语义引导用于高效视觉-语言-动作策略蒸馏

Jin Shi, Brady Zhang, Yishun Lu

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； University College London（伦敦大学学院） ； Department of Engineering Science（工程科学系） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：manipulation(abstract)；robotic(abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 本文提出VLA-AD框架，利用视觉-语言模型作为离线语义监督者，将大规模VLA教师模型蒸馏为轻量学生策略，通过高阶语义指导提升效率与鲁棒性。

Learn Where Outcomes Diverge: Efficient VLA RL via Probabilistic Chunk Masking

学习结果分歧之处：通过概率块掩码实现高效的VLA强化学习

Vaidehi Bagaria, Nikshep Grampurohit, Pulkit Verma

机构 * Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯学院） 纠错

专题命中 机器人基础模型 ：world model(abstract)；分类 cs.RO、cs.LG

AI总结 本文提出概率块掩码（PCM），通过选择性分配梯度计算来提升GRPO-based VLA RL的效率，实现更快的训练速度和更低的内存消耗。