arXiv cs.RO 机器人学· Zile Zhong, Yuxin Du, Tao Lin, Haoxiao Wang, Wei Dai, Binhua Zuo, Bo Zhao·· 2 小时前精选AI 评分55
Evo-World：通过光流监督做未来运动预测的轻量 VLA 模型
Evo-World: A Lightweight Vision-Language-Action Model with Future Motion Prediction via Optical-Flow Supervision
AI 导读
Evo-World 是一个轻量 VLA 模型，通过光流监督引入未来运动预测作为策略学习的补充信号，聚焦运动而非外观，并在训练中保持预测表征、调控表征多样性。在 Meta-World MT50 上其分层平均成功率达 91.1%，相对非预测基线提升 13.0%；在真实 AgileX 机器人的单臂与双臂操作任务中超过所评测基线，参数量仅 0.87B，GPU 显存占用更低、推理效率更高。
推荐理由
论文给出 Meta-World MT50 上 91.1% 成功率和 0.87B 参数量，可评估该轻量方案的实用价值。
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