LEARNING
DEFLECT：通过流匹配似然估计反事实调优实现延迟鲁棒的VLA策略执行
Yixiang Zhu, Yonghao Chen, Rui Meng, Jingyu Guo, Jiaxiang Zou, Zijie Yang, Taowen Wang, Xinyu Chen
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出DEFLECT方法，通过离线后训练将推理延迟转化为无标签偏好信号，解决视觉-语言-动作（VLA）策略在异步部署中因预测与执行错位导致的性能崩溃问题。该方法在高速延迟场景下将成功率提升6.4%，并成功迁移至真实尺度VLA系统。
关键词
VLA policyasynchronous inferencedelay robustnesscounterfactual tuningflow matching
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