ChatVLA-2는 기존 End-to-End VLA 시스템의 한계를 극복하기 위해 제안된 혼합 전문가 VLA 모델이다. 기존 VLA 시스템들이 특정 로봇 작업에 적응하는 과정에서 Vision-Language Model (VLM)의 핵심 역량(개방형 세계에서의 구현된 추론, 추론 따르기)을 상실하는 문제를 해결하고자, 3단계 특수 훈련 파이프라인을 통해 VLM의 강점을 유지하고 실행 가능한 추론을 가능하게 한다. 수식이 적힌 화이트보드를 해석하고 테이블에서 해당 숫자 카드를 선택하여 방정식을 푸는 수학 일치 작업을 통해 성능을 검증하였으며, VLA 내에서 명시적으로 훈련되지 않았음에도 뛰어난 수학적 추론 및 OCR 능력, 그리고 공간적 추론 능력을 보여주었다. OpenVLA, DexVLA, pi-zero 등 기존의 모방 학습 방법보다 월등한 추론 및 이해 능력을 보임으로써, 강력한 추론 능력을 갖춘 진정한 일반화 가능한 로봇 기초 모델 개발을 위한 중요한 발전을 제시한다.
