arXiv · cs.AI· Min Lin·· 18 天前AI 评分41
AFCE：面向 Vision-Language-Action 模型的未来物理效果预测学习
Beyond Actions: Learning Future Operation Targets for Vision-Language-Action Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Min Lin
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13212v1
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AI 导读
研究者提出 Action–Future Coupled Effect Learning（AFCE），让 VLA 策略以未来物理效果（Effect）而非动作本身作为主要预测目标。在 DexJoCo 上 AFCE 整体成功率达 50.97%，比 π0.5 和 UVT 分别高 11.82 和 15.21 个百分点，并在全部五个双臂任务中领先，且单臂与双臂任务可共享同一 Effect 模型。
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