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VLA模型失败归因：去除视觉损坏会带来什么改变
What Would Removing This Corruption Change? Failure Attribution for Vision-Language-Action Models
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论文研究视觉语言动作（VLA）模型的失败归因问题，即判断去除某个视觉损坏是否会让当前回合受益，而非仅检测损坏是否存在。作者提出因子化风险模型，分别学习场景与损坏的表示，从当前图像和任务指令出发通过潜在干预估计去除收益，无需配对干净图像或额外反事实 rollout。
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