MANIPULATION
Agentic-VLA: 面向视觉-语言-动作模型的高效在线自适应框架
Ruofan Jin, Zaixi Zhang
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
提出一种智能体训练框架，通过自适应奖励合成、语言引导探索和经验记忆三大创新，使VLA模型能够高效在线适应新环境。在LIBERO基准上实现长程任务+12.3%、单样本学习+28.5%的提升，并首次实现零演示跨任务迁移。
关键词
Vision-Language-Actiononline adaptationreinforcement learningrobot manipulationcurriculum learning
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