RL²-VLA：通过强化学习提升机器人操作成功率
rsasaki0109 · x · 2026-08-18
RL²-VLA 是一个自适应推理时引导框架，通过在 VLA 模型的潜在空间应用强化学习来提升机器人操作能力。该方法训练一个轻量级离线 RL 流匹配策略，并在推理时通过组合行动专家的流速度来引导基础 VLA。研究发现在预测到失败时激活组合引导最为有效。实验显示，该方法在 SIMPLER、PolaRiS 和真实机器人任务中平均分别提升成功率 10.1%、8.9% 和 19.5%。
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