arXiv cs.RO 机器人学· Gaoge Han, Zhengqing Gao, Ziwen Li, Jiaxin Huang, Shaoli Huang, Fakhri Karray, Mingming Gong, Tongliang Liu·· 4 小时前AI 评分47
ExecVLA：用双层动作表示让 VLA 模型遵循细粒度执行约束
ExecVLA: Following Fine-Grained Execution Constraints in Vision-Language-Action Models with Bi-Level Action Representation
AI 导读
ExecVLA 提出一种双层动作表示与监督式双层推理 token 的框架，将目标导向组件与执行特定组件分离，并引入目标不变性与执行可预测性目标。研究在仿真和 Realman-75 机器人上构建了带目标与细粒度推理标注的执行约束跟随数据集，LIBERO 与真机实验显示目标完成度提升，且对指令指定执行约束的遵循可靠性显著提高。
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