MANIPULATION
通过结构化阶段和关键帧监督改进视觉-语言-动作模型的微调
Yuan Xu, Yixiang Chen, Kai Wang, Jiabing Yang, Peiyan Li, Qisen Ma, Yan Huang, Liang Wang
- 发表年份
- 2026
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摘要
本文提出StaKe框架，通过从演示数据中自动提取阶段分类器和关键帧预测器，增强视觉-语言-动作模型在机器人操作任务中的微调效果。实验表明，该方法在仿真和真实机器人任务中显著提升了成功率，尤其在长时域任务中表现突出。
关键词
Vision-Language-Actionfine-tuningstage supervisionkeyframe predictionrobotic manipulation
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