HarnessVLA 冻结 VLA 仍将扰动成功率提到 82.4%
机器之心 · wechat · 2026-07-22
清华大学团队联合正行创新、无问芯穹发布并开源 HarnessVLA：它不改底层 VLA 权重，而是在模型外增加一层 Harness/Agentic Planner，统一负责调用、执行和失败恢复。
在 LIBERO-Pro 扰动评测中，HarnessVLA 把成功率从 50% 提升到 82.4%，明显超过 PiRLinf、NVIDIA Cap-X 和 Berkeley RATS。论文强调，这类方法并不是训练更大的端到端模型，而是学习如何更可靠地组织已有能力；它还能适配 WAM 等不同具身基础模型。
核心结论是：很多机器人失败并非“不会动作”，而是目标选错、状态不对、任务阶段判断失误。HarnessVLA 学的不是新技能，而是如何更好地编排和复用旧技能。
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