ChatVLA-2는 기존 End-to-End VLA 시스템의 한계를 극복하기 위해 제안된 새로운 혼합 전문가 VLA 모델이다. 기존 VLA 시스템들이 특정 로봇 작업에 적응하는 과정에서 VLM(Vision-Language Model)의 핵심 역량을 상실하는 문제점을 해결하고자, 두 단계의 특수화된 훈련 파이프라인을 통해 VLM의 개방형 세계화된 추론 능력(수학 문제 해결, 시각적 공간적 지능 포함)과 추론에 따른 행동(Open-world reasoning을 로봇의 실행 가능한 단계로 변환)을 유지 및 확장하는 데 중점을 둔다. 화이트보드에 쓰인 수학 문제를 해석하고 해당 숫자 카드를 선택하는 작업을 통해 성능을 검증하였으며, 기존의 OpenVLA, DexVLA, pi-zero 등의 모방 학습 방법보다 뛰어난 수학적 추론 및 OCR 능력, 그리고 공간적 추론 능력을 보여주었다.
