arXiv Robotics· Carlota Par\'es-Morlans, Nils Kuhn, Y. Isabel Liu, Alberta Longhini, Jeannette Bohg·· 4 小时前AI 评分45
研究揭示 VLA 模型在接触密集型任务中为何失败，并提出 FACT 修复方案
Demystifying When and Why VLAs Fail in Contact-Rich Tasks and How to Fix Them
AI 导读
研究识别出 Vision-Language-Action 模型在接触密集型操作中的两类失败模式：精度失败（难以产生接触所需的微小精确修正动作）和力失败（无法响应接触力）。为此提出的 FACT 在后训练中增加低噪声采样以改善精细动作预测，并引入结构化力条件引导动作生成。在五项接触密集型任务、近 2500 次真实世界 rollout 中，FACT 平均成功率达 66%，最佳先前基线为 41%。
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