NVIDIA等团队论文验证VLA梯度回传效果
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NVIDIA等团队论文验证VLA梯度回传效果
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AI 综述
NVIDIA、普林斯顿和斯坦福团队在一篇论文中研究视觉语言动作模型（VLA）的训练机制，发现让动作专家的梯度回传至视觉语言模型（VLM），可显著提升操作任务进度：π0.5 不启用 FAST 时由 10.3% 升至 32.9%，启用 FAST 时由 19.5% 升至 30.7%，MolmoAct2 也出现同向改善。 研究还分别考察了 VLM 是否同时预测离散动作 token、动作专家梯度是否回传。驾驶任务中，放开梯度回传后路线进度从 0.600 提升至 0.703，表明这一训练方式不仅改善操作表现，也推进了驾驶任务进度。
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最新进展11月10日 23:03
NVIDIA 等团队论文：放开 VLA 梯度回传，操作任务进度最高接近三倍报道时间线
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11月10日
- AGI HuntNVIDIA 等团队论文：放开 VLA 梯度回传，操作任务进度最高接近三倍
NVIDIA、普林斯顿和斯坦福团队研究 VLA 训练中的 action token 与梯度回传，发现从零联合训练时放开梯度可使驾驶路线进度从 0.600 升至 0.703。操作任务中，π0.5 无 FAST 时进度从 10.3% 升至 32.9%，有 FAST 时从 19.5% 升至 30.7%，MolmoAct2 也呈现同向改善。
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