NestedVLA用超网络生成动作专家参数实现VLA技能整合

Guodong Du、Wanyu Lin 等提出 NestedVLA 方法，用嵌套超网络按目标任务生成任务自适应的动作专家参数，与冻结的基础 VLA 组合，以参数生成替代参数聚合，缓解多任务训练干扰。该论文被 NeurIPS 2026 接收。 在 MetaWorld、ManiSkill、CALVIN 三个强化学习基准上，NestedVLA 平均比最强的模型合并基线高 41 个百分点，在 ManiSkill 上与逐任务微调差距在 1 个百分点以内，在 CALVIN 上也明显缩小了差距。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。