模块级正则化

MAPS：通过模块级邻近调度保持视觉-语言表征以提升视觉-语言-动作泛化能力

MAPS: Preserving Vision-Language Representations via Module-Wise Proximity Scheduling for Better Vision-Language-Action Generalization

对做 VLA/机器人策略学习的人，这篇给出了一个无需额外参数、可直接插入现有 VLA 的微调调度策略：按模块（视觉编码器 vs 动作导向语言层）差异化地放松对预训练 VLM 的邻近约束，从而在适配下游操作任务的同时保住 OOD 泛化，可直接复用到 OpenVLA 类模型的微调流程中。