Fangyuan Wang

ThinkProprio 整合机器人状态以提升 VLA 模型注意力和速度

研究人员开发了一种名为 ThinkProprio 的新方法，用于视觉-语言-动作 (VLA) 模型，该方法将本体感觉数据更有效地整合到决策过程中。与将状态信息视为后期条件信号的传统方法不同，ThinkProprio 将本体感觉离散化为 token，从而主动引导 VLA 模型对相关视觉信息的注意力。该方法在 CALVIN、LIBERO 和真实世界操作任务等各种基准测试中都表现出更高的性能和更低的推理延迟。