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Alinear-Luego-Avanzar: Adaptación de los modelos de visión-lenguaje-acción mediante una guía latente unificada
Created by
Haebom
Autor
Yang Zhang, Chenwei Wang, Ouyang Lu, Yuan Zhao, Yunfei Ge, Zhenglong Sun, Xiu Li, Chi Zhang, Chenjia Bai, Xuelong Li
Describir
Este artículo presenta el marco Align-Then-StEer (ATE) para abordar los desafíos de aplicar modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA) pre-entrenados a tareas posteriores utilizando conjuntos de datos grandes y diversos. ATE construye un espacio latente unificado utilizando un autocodificador variacional restringido por divergencia KL inversa para incorporar acciones adaptativas en los modos de la distribución latente de acción pre-entrenada. Luego controla el proceso de generación de un VLA basado en difusión o flujo durante el ajuste fino a través de un mecanismo de guía que desplaza la distribución de salida del modelo hacia el dominio objetivo. Experimentos extensos en implementación cruzada y manipulación entre tareas en entornos de simulación y reales demuestran que, en comparación con el ajuste fino directo de VLA convencionales, el enfoque propuesto mejora la tasa promedio de éxito multitarea hasta en un 9.8% en simulación y un 32% en entornos de implementación cruzada del mundo real.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proporciona una solución general y liviana que mejora significativamente la aplicabilidad de los modelos VLA a plataformas y tareas robóticas del mundo real.
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Los modelos VLA se pueden adaptar a nuevas plataformas y tareas de robots de manera eficiente en el uso de datos.
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Mejora significativamente el rendimiento de la implementación cruzada y la manipulación entre tareas tanto en entornos de simulación como del mundo real.
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Limitations:
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Se requiere mayor investigación para determinar el rendimiento de generalización del marco ATE presentado en este artículo. Podrían ser necesarias más pruebas en diversas tareas y plataformas robóticas.
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Se necesitan más investigaciones para determinar si las restricciones que utilizan divergencia KL inversa son el enfoque óptimo o si se puede lograr un mejor rendimiento utilizando otros métodos de restricción.
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En aplicaciones del mundo real, puede que no se tengan en cuenta las limitaciones del tamaño de la muestra o los factores ambientales.
