提出FIT-MAC闭环多智能体VLA鲁棒性框架

Jiatong Li 等人在 arXiv 提出 FIT-MAC，一个失败感知的闭环多智能体控制框架，在推理时为视觉-语言-动作（VLA）策略增加一层控制以提升鲁棒性。无需干预时，预训练 VLA 仍是默认动作生成器。 论文称在 LIBERO-PRO 基准上的实验显示，FIT-MAC 在多个 VLA 主干模型上提升了鲁棒性。

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。