中科大等提出 MorphAct:动态调整 VLA 策略参数,化解任务间更新冲突

SJTU · hf · 2026-10-19

中科大、上海交大、NUS 等团队提出 MorphAct,解决机器人策略跨场景适应问题。现有机器人策略在所有交互场景中使用固定共享参数,不同任务偏好相互冲突的参数调整方向,导致混合任务训练时单个操作适配不足。作者的诊断显示视觉-语言与动作参数中均存在相互竞争的更新方向——某一任务的改进会增加其他任务的损失。

MorphAct 是一种上下文参数化框架:用两个耦合的低秩生成器随交互场景变化动态调整策略参数,化解冲突更新,提升视觉-语言-动作(VLA)模型表现。