arXiv Artificial Intelligence· Mingxuan Yan, Litian Gong, Dihong Huang, Zhixu Li, Tianyu Zhang, Wenqian Zhang, Hefeifei Jiang, Peihao Li, Jian Zhang, Mengfei Zhao, Yikai Tang, Hai Zhai, Zehao Wang, Ruijian Liang, Yanjia Huang, Lin Shao, Changliu Liu, Kaiyu Hang, Zhiwen Fan, Masayoshi Tomizuka, Jianfei Yang, Jiachen Li·· 18 小时前AI 评分27
什么在质量感知 VLA 预训练中真正重要：AXIS-Bench 基准与实证研究
What Matters in Quality-Aware VLA Pretraining: A Benchmark and Empirical Study
AI 导读
研究用 5000 条自然次优人类演示和 24 个目标任务，比较了 VLA 预训练中加权、过滤与条件化三种演示质量利用方式。结果显示，approach-aware episode conditioning 的平均成功率优于普通行为克隆，条件化与过滤分别偏好 episode 和 chunk 标签，且存在模型依赖的反转。
来源：arXiv Artificial Intelligence · arxiv.org