机器人适配工作正在更贴近接触和指令控制
这一天的重点很集中，都是在处理能承受真实部署约束的机器人适配。一个工作把触觉和力矩信号加入 VLA 策略，在接触密集任务上的平均成功率几乎翻倍。另一个工作表明，只要模型保护好预训练的视觉 grounding，并在推理时用提示引导，小规模后训练也能保住指令跟随能力。
主题概况
Low Data Post Training
自适应机器人指令控制
这里的机器人适配工作指向两项具体改动。接触密集型操作适合做传感器流改造，在现有 VLA 上增加触觉和力矩输入，报告中的收益大，延迟成本也有限。低数据后训练也需要明确的指令遵循检查，因为狭窄的演示集会破坏可控性，即使任务执行变好了也会这样。推理阶段加一层小型提示指导层，看起来适合给已经适配过的策略做部署支持，让它在不再收集一轮数据的情况下继续跟随新的物体和空间指令。