arXiv · cs.RO· Chubin Zhang; Changyuan Wang; Yirui Wang; Ao Li; Shilin Ma; Yue Su; Cai Zhou; Xiuwei Xu; Tianle Zhang; Yansong Tang·· 8 天前精选AI 评分71
论文 / 摘要阅读
EgoForesight：用带噪第一视角动作扩展 VLA 策略学习
EgoForesight: Effectively Scaling Policy Learning with Noisy Egocentric Actions
AI 导读 · 根据来源整理
EgoForesight 提出一种视觉-语言-动作框架，联合利用机器人演示与带噪第一视角视频训练策略，通过可靠性条件加噪、可靠性加权回归和特权未来表征蒸馏降低不可靠动作标签的影响。在 3 万小时预训练数据下，其缩放斜率比基线更陡，真实世界开环动作 MSE 降低 20.5%，RoboCasa 少样本成功率提升 8.1 个百分点。后训练后，该方法在仿真与真实世界的灵巧操作任务上也取得较强的绝对性能。
本站目前提供摘要
以上是对来源材料的中文整理，不是完整论文或全文。研究方法、数据与完整论述请到来源页面核对。
前往 arXiv · cs.RO 阅读原文 ↗来源：arXiv · cs.RO · arxiv.org