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MANIPULATION

关于低秩适应微调在工业机器人操作中视觉-语言-动作模型效率的研究

Finn Ferchau, Daniel Pommer, Cristian Axenie

发表年份
2026
访问权限
开放获取

摘要

本文系统研究了低秩适应(LoRA)在工业机器人操作中对视觉-语言-动作(VLA)模型的微调效果,发现秩为32的LoRA结合全视觉编码器微调即可达到与全微调相当的性能。该方法将静态峰值显存从36.2 GiB降至10.8 GiB,且无性能损失,为工业部署提供了实用方案。

关键词

LoRAfine-tuningVLA modelsindustrial manipulationembodiment gap

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