研究者提出CoRAct推理-动作对齐框架

论文作者提出CoRAct，一个后果锚定的推理到动作对齐框架，通过动作噪声空间中的奖励引导优化，显式对齐具身思维链推理与动作生成。 作者称，在RoboCasa、VLABench和真实世界操作任务上的实验显示，相比基于ECoT的VLA强基线，CoRAct在任务成功率、泛化和推理-执行对齐上有提升。作者还称，CoRAct能把外部提供的ECoT落到可执行行为上，借助强大视觉语言模型的知识实现对未见场景的零样本适应。上述结果来自作者自述，论文为arXiv预印本，未经同行评议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。