TTT 接入 VLA 模型训练研究
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TTT 接入 VLA 模型训练研究
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AI 综述
2026 年 10 月 26 日，Qiangong Zhou 等作者发布技术报告，将 Test-Time Training（TTT）接入 InternVLA-A1 和 Pi0.5，通过配对的人类演示与机器人轨迹进行训练，考察以演示为条件的动作生成。实验显示，在当前规模下，加入 TTT 并用配对数据训练，未能稳定实现基于演示的目标选择；缩短序列、全轨迹梯度连通和对比正则也未明显提升模型对演示的响应。当演示缩减为单帧线索时，真机执行仍偏好固定位置的杯子。报告据此呈现了 TTT 在该设定下的当前局限。
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最新进展10月26日 12:00
VLA 模型中的 TTT：探索用人类演示训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv Computer VisionVLA 模型中的 TTT：探索用人类演示训练
研究将 Test-Time Training（TTT）接入 InternVLA-A1 和 Pi0.5，通过配对演示与机器人轨迹训练，考察演示条件下的动作生成。实验显示，在当前规模下加入 TTT 并用配对数据训练，未能稳定实现基于演示的目标选择；缩短序列、全轨迹梯度连通和对比正则也未明显提升对演示的响应。演示缩减为单帧线索时，真机执行仍偏好固定位置的杯子。
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