כתבה
arXiv cs.AI ·
התאמת מודלי תצלום-שפה-פעולה להפרעות ראייתיות לא ידועות במהלך הביצוע
Adapting Vision-Language-Action Models to Unknown Visual Disruptions During Execution
מודלי VLA נבחנים להתאמה להפרעות ראייתיות לא ידועות במהלך הביצוע. תוצאות טובות נרשמו במבחן LIBERO-10.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.07946v1 Announce Type: cross Abstract: Visual disruptions can arise while a robot is executing a task, leaving a vision-language-action (VLA) policy to respond without knowing the disruption type or timing. We introduce Self-supervised Adaptation from Leftover Trajectories (SALT), which uses the leftover trajectory, the unexecuted part of the previous action chunk, as self-supervision for test-time adaptation. Because consecutive chunks overlap in time, the leftover provides a temporally aligned target for the current prediction over the same future control interval. At the onset of a visual shift, the leftover can retain a plan formed before the corruption, so updating the policy toward it anchors the adaptation across the shift (Transition Anchoring). SALT keeps the adapted po
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית