MANIPULATION
VLA-Pro：面向视觉-语言-动作模型的跨任务程序性记忆迁移
Shengyu Si, Yuanzhuo Lu, Ruimeng Yang, Ziyi Ye, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出VLA-Pro框架，通过存储和检索任务相关的程序性记忆（参数化LoRA适配器），在训练和推理时动态融合这些记忆以增强跨任务泛化能力。实验表明，该方法在模拟和真实场景中显著提升了机器人操作的成功率，最高相对提升达207%。
关键词
cross-task generalizationprocedural memoryvision-language-actionrobotic manipulationLoRA adapters
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