浙大与达摩院 VLA-Corrector：小模型审计划，机械臂成功率大涨
机器之心 · wechat · 2026-09-05
浙江大学 ACES 实验室 OmniAI 团队与阿里巴巴达摩院发布 VLA-Corrector，针对 VLA 机器人 action chunk 造成「开环盲区」的问题：模型一次生成一串动作后，即使画面已变化（如目标被移走），机器人仍会执行过期动作。
方法：不改 VLA 主干，在推理链路外加约 40M 参数的轻量 Corrector，走「监测—打断—纠正」三步：Latent-space Vision Monitor 在潜空间预测视觉动态残差、比对预期与实际变化；偏差持续出现即清空过期动作队列（带动态阈值与迟滞防误停）；Online Gradient Guidance 把视觉偏差转成梯度信号引导恢复推理。由此实现事件触发的自适应 horizon。
结果：π0.5 在 MetaWorld 平均成功率从 48.70% 提至 64.35%，VeryHard 任务提升 24 个百分点；SmolVLA 成功率从 61.90% 到 73.00%，policy call 反而从 19.27 次降到 15.64 次；真实机械臂 9 项任务平均成功率 55.6%→73.3%，扰动恢复任务 40.0%→68.3%；LIBERO few-shot 达 97.8%。
核心 insight：机器人未必永远不出错，关键是能尽早发现自己走偏并打断自己——大模型出计划、小模型审计、执行层保留叫停权。
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