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VLA policies
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新研究提供改进机器人仿真准确性的方法
研究人员开发了一项系统性研究，以改进机器人仿真与真实世界评估在视觉-语言-动作（VLA）策略方面的相关性。该研究分析了仿真平台在多大程度上保留了关于策略排名和性能的真实世界结论。它还为利用仿真改进策略提供了指导，包括何时进行基于仿真的微调是有益的以及数据量如何影响一致性。
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新的BOKBO层通过校准弃权增强VLA策略的安全性
研究人员开发了BOKBO，这是一种用于视觉-语言-动作（VLA）策略的新型弃权层，旨在提高推理过程中的安全性。与现有方法在所有选项都被认为有风险时可能会执行不安全操作不同，BOKBO提供了校准弃权，确保了受控的违规率。通过实验证明了该系统的有效性，即使在分布变化下也能提高条件覆盖率和任务成功率。