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浙大 VLA-Δ 让机器人显式学习物理状态变化
原标题：2B模型拿下98.4%成功率！浙大VLA新成果让机器人学会状态变化
- 以可学习的物理状态差异 Queries 承载当前到未来的状态变化表征，动作专家据此生成连续动作段
- 引入结构化变化槽位、稠密视觉运动与差异文本三类互补监督
- 2B 骨干在 LIBERO 达 98.4%，真实双臂五类任务平均 68.0%
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AI 聚合热点事件 · 2026/11/15
浙大 VLA-Δ 让机器人显式学习物理状态变化
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/11/15 10:51:00
全景综述与最新动态
1 家信源交叉印证浙江大学 ACES 实验室 OmniAI 团队提出 VLA-Δ，把任务进展、空间位移与接触变化转化为显式预训练监督信号，让动作生成所依赖的内部表征同时学习任务语义与视觉运动。基于 2B 视觉语言骨干，该方法在 LIBERO 上取得 98.4% 平均成功率，真实双臂机器人五类任务平均成功率 68.0%。
最新动向/浙江大学 ACES 实验室 OmniAI 团队提出 VLA-Δ，把任务进展、空间位移与接触变化转化为显式预训练监督信号，让动作生成所依赖的内部表征同时学习任务语义与视觉运动。基于 2B 视觉语言骨干，该方法在 LIBERO 上取得 98.4% 平均成功率，真实双臂机器人五类任务平均成功率 68.0%。
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2 个完整观测小时连续完整观测不足 3 个小时，暂不绘制趋势曲线。