arXiv Robotics· Ziyan Liu, Jiting Liu, Weihong Zhong, Wenda Yu, Yeqiu Chen, Jason Li, Xiaojiang Peng, Shuyuan Hu, Kai Wang, Bo Zhao·· 4 小时前AI 评分26
MorphAct：让机器人策略随所处世界变形
MorphAct: Robot Policies Morphing with the Worlds They Act In
AI 导读
MorphAct 是一个上下文参数化框架，可随交互情境动态调整机器人策略参数，由两个耦合生成器为视觉语言与动作模块生成上下文相关的低秩更新，并依据策略的计算依赖关系耦合，通过原生动作目标联合训练，无需操作标签或专家适配器目标。在 LIBERO 和 Meta-World 上，MorphAct 于三个 VLA 主干上最高提升 16.30%；真实世界评测中相对 π_{0.5} 最高提升 14%。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org