VLA-Retain

新的VLA-Retain基准测试揭示视觉调优损害机器人模型鲁棒性

引入了一个名为VLA-Retain的新基准测试，用于评估视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人领域中的视觉调优影响。该基准测试表明，对这些模型进行特定任务的微调，例如处理摄像头视角或传感器噪声数据，通常会导致在其他相关任务上的性能下降。这种跨维度效应，即目标条件下的收益并不能预测保留性，甚至可能导致其他方面的性能损失，凸显了在调整VLA模型时，除了目标收益外，还需要考虑保留性的必要性。