ZETA发布零样本跨本体VLA迁移受控基准

ZETA研究团队发布覆盖14个留出目标本体的受控基准（含仿真与真机验证），用于评估桌面操作VLA的零样本跨本体迁移，并区分严格零样本与仅在预训练中出现过的 pretrain-exposed 零样本两类迁移。 实验显示，局部末端执行器（EEF）状态-动作表示、源本体多样性和辅助协同训练分别提升跨本体迁移约15、18、7个百分点；预训练中加入仅5%目标本体数据可提升平均目标本体进展13.4个百分点。研究结论适用于固定桌面操作与二指夹爪场景，移动底盘控制、灵巧手和长时程任务仍待研究。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。