arXiv cs.RO· Haozhe Zhang, Sixian Li, Yifei Zhang, Zezheng Huai, Hao Chen, Chunhua Shen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu·· 8 小时前
CoRE-VLA：通过专家条件路由实现可扩展且鲁棒的 VLA 建模
CoRE-VLA: Towards Scalable and Robust Vision-Language-Action Modeling via Conditional Routing of Experts
AI 导读
CoRE-VLA 将动作生成建模为上下文条件稀疏计算，用传感器可用性门控模态专家，在传感器缺失时无需重训练即可优雅降级。该框架在 LIBERO、RoboCasa GR1 Tabletop 及真实双臂操作任务上取得强劲结果，优于稠密动作生成器消融和强预训练 VLA 基线，并展现出对未见场景的零样本泛化能力。模态分析显示其能在部署中利用深度信息，同时在深度不可用时保持鲁棒。
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