短期股票配资团队发现解耦语言和行为空间

VLA 模型五花八门，到底哪些设计真正有用？

MMLab@NTU 联合中山大学的最新研究，给出了一份从入门到精通的终极"菜谱"——VLANeXt。

这项研究没有简单提出一个新模型了事，而是系统性地从12 个关键维度，深度剖析了 VLA 的设计空间。从基础组件到感知要素，再到动作建模的额外视角，每一步都有扎实的实验支撑。

最终的产物 VLANeXt，在标准基准 LIBERO 及泛化性测试 LIBERO-plus 上，全面超越了包括 7B 参数模型在内的各类 SOTA 方法。面对未见过的光照、背景、相机位姿等扰动，其成功率较此前最佳方法大幅跃升了10%。

无论你是刚入局具身智能的小白，还是想进一步优化模型的老手，这份"菜谱"都能帮你找到答案。

背景：走出 VLA 的"原始汤"

随着大基础模型的崛起，视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）展现出了极大的潜力，通过继承丰富的视觉理解和语言基础，为通用机器人策略学习提供了可扩展的途径。然而，目前的 VLA 研究领域依然处于一种"原始汤（primordial soup）"阶段——充满了各种天马行空的探索和设计，但缺乏清晰的架构。

A 组说自己的模型很强，取得了非常棒的性能，B 组也说自己的模型达到了 SOTA。但是由于各家在训练协议和评估设置上的不一致，其实很难辨别到底哪些设计选择才是真正起核心作用的。为了给这个碎片化的设计带来秩序，应当回归本质：在统一的框架和评估设置下，从最基础的模型出发，全面重新审视 VLA 的设计空间。

方法剖析：12 个维度的"配方"

RT2 模型是 VLA 模型的起点。为了帮助大家更好的理解和建模 VLA 模型的整一个发展流程，团队也从一个类似 RT2 的模型出发，来一步步添加新的设计构建强大的 VLA 模型，这样团队可以清晰的看过 VLA 的发展过程，以及一些关键的模块设计。

研究团队产出的 RT2-like 的 baseline 模型是一个非常简单的模型，其基于 LLaMA 作为 backbone，输入是一张当前帧的第三视角照片，以及对应的任务指令文本，输出是下一个时间步的 action。action 的建模则采用复用最不常用的文本 tokens 作为动作 tokens 的方式。损失函数则直接采用分类损失，将每个维度的 action 分成了 256 个 bins 进行学习。整个探索过程的预览如下图所示：

基础组件（Foundational Components）

基础组件部分，研究团队探索了 VLA 设计最基础的部分，包括结构的设计，损失函数的设计等。

独立策略模块：首先，团队发现解耦语言和行为空间，采用独立的 Policy 模块比直接复用文本 token 进行动作分类的效果要好得多。因此，团队将 baseline 的复用文本 token 的策略换成了独立的 policy head。

深层策略建模：进一步，团队发现独立出来的策略模块需要一定的深度建模，才能学好 action 的分布。因此，团队进一步将独立的 policy head 加深，最后团队使用了 29 层的 policy，和 VLM 的 backbone 保持一致。

动作分块（Action Chunking）：进一步，团队发现引入动作分块（Action Chunking）不仅可以提升推理的速度，还能提升模型的性能。因此，团队进一步引入动作分快（Action Chunking），采用了 8 的分块大小（另外，根据实验结论，4 以上的分块均可以取得不错的性能）。

连续动作建模：在动作学习目标上，团队发现流匹配（Flow Matching）、DDIM 或者直接回归这几种连续建模相比离散分类能达到更强的性能。因此，团队采用了流匹配（Flow Matching）的损失函数替换了原来的分类的方案。

VLM 基座容量：在 VLM 基座上，团队探索了 LlaMA，PaliGemma 和 Qwen 这几种 VLM，团队发现，更强的 VLM 基座可以得到更强的 VLA 性能。因此，团队最后采用了 Qwen3VL-2B 的模型，替换了原来的 LlaMA 的 backbone。

柔性连接（Soft Connection）：在探讨 VLM 与 Policy 如何交互时，团队发现，通过插入可学习的 Query 作为"隐式缓冲"，然后再进行逐层连接，其效果略优于完全松散（类似于 MetaQuery 这样的连接方式）或生硬的紧密连接（直接没有缓冲的逐层连接）。因此，团队采用了 Soft Connection 的方式。

感知要素（Perception Essentials）

感知要素探索 VLA 输入感知的必要性，探索什么样的输入信息是有价值的。

时序历史观察：关于是否需要加历史的视觉信息，团队发现，冗余的时序观察历史并未带来提升，反而可能引入噪声导致性能下降。因此，团队不加入历史的视觉信息，只是用当前帧的图像，维持了原来的设计。高效有用的历史视觉信息建模有待未来进一步探索。

多视角加持：团队发现，结合第三人称和腕部视角的输入，能提供互补的几何线索，让机器人的动作更加准确。因此，团队采用了多视角的方式，替代了原来的单视角（只有第三视角）的形式。

本体感觉（Proprioception）的归宿：本体感觉该不该加？加在哪里？团队的结论是：将本体感觉注入到 VLM 端，比不使用或直接注入 Policy 端效果更好，因为它能在 VLM 层面更好地与视觉和语言信号融合。因此，团队采用了将本体感知加到 VLM 侧的方式，替换了原来的不加本体感知的方式。

本体感知的建模：团队进一步探索了本体感知该如何加入到 VLM 侧，团队探索了 linear 的建模以及 transformer 的建模，团队发现，linear 的建模已经足够，transformer 的复杂建模有可能使得训练不稳定。因此，团队采用了将本体感知经过 linear 建模加入到 VLM 中的方式。

动作建模的额外视角（Action Modeling Perspectives）

动作建模的额外视角主要探索是否可以设计一些 multi-task learning 的辅助任务来帮助更好的 action 建模和学习。

世界模型的取舍：采用世界模型的建模来帮助 action 的学习是如今 VLA 里的一大流派，称为动作世界模型。团队发现，虽然预测未来图像（世界模型的建模）确实能带来性能提升，但会导致训练时间飙升近三倍。出于对效率的考量，团队在这套实用配方中并没有使用这种建模，维持了原样。

时间序列预测视角：进一步，在时间序列预测（time series forecasting）的领域，频域建模也是一个非常有效的流派，而 action 建模本质上也是一种时间序列的预测任务，因此团队希望在 action 建模中引入频域建模的思想。具体地，通过离散余弦变换（DCT），团队引入了简单的频域对齐的辅助损失。这一招将动作生成视为一个时间的整体进行学习，几乎在不增加额外训练开销的情况下，有效提升了预测效果。

完整的探索过程的实验结果如下所示：