样本效率

利用可行动作邻域先验提升视觉-语言-动作模型微调

Boosting Vision-Language-Action Finetuning with Feasible Action Neighborhood Prior

对做 VLA/机器人策略学习的人，这篇给出了一个可直接复用的正则化手段：把「每个状态存在一族近似等价动作」这一物理先验编码成高斯输出分布约束，替代从语言模型直接继承的交叉熵式训练，从而在 SFT 与 RFT 两种微调范式下同时提升样本效率与 OOD 成功率。