研究：离散动作VLA成功率不输连续动作

Zeji Yi 等发布论文，在仿真与真实硬件上对比单任务与多任务 VLA 训练中离散与连续动作表示的任务成功率，结果显示即使最朴素的均匀分箱量化，离散动作预测也能匹配甚至超过连续策略。 论文称，离散策略的瓶颈在于跨时间与动作维度的分布预测带来的分解误差；配合离散流的迭代计算或无分类器引导的分布锐化，可将其转为优势，使动作块内的响应更灵活。而向离散策略显式注入几何信息（如模拟连续流匹配的破坏过程）并未带来一致改进。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。