强化学习与具身智能 / CVPR2026
VLA 模型比你想象的更具泛化性:重新审视物理建模与空间建模
VLA Models Are More Generalizable Than You Think: Revisiting Physical and Spatial Modeling
对做 VLA/机器人策略的视觉研究者:只需在 ViT 视觉词元上做全局仿射调制(4K 参数)或低秩更新,就能把新视角下的成功率从 48.5% 拉到 87–91%,说明预训练 VLA 的视觉表征本身已具备未被利用的鲁棒性,瓶颈在空间建模对齐而非物理建模;这套轻量视觉重校准可直接复用到自己的 VLA 微调流程中。
视觉语言动作模型单样本自适应低秩适配