ADS以流支持加权提案缓解VLA测试时采样收缩

Chen Zhao 等提出 Action Dynamic Sampling（ADS）训练方法，用于缓解 VLA 策略在测试时采样中的提案收缩问题：训练时为当前策略采样 K 条额外轨迹并按流支持打分，再用有限集 KL 项修正策略的局部动作分布。该方法在训练阶段缓解提案侧约束，训练成本上升，部署成本不变，目前在 AAAI 2027 审稿中。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。