VLA-Δ: 물리적 상태 전이를 학습하는 Vision-Language-Action 모델

VLA-Δ는 현재와 미래 관측 사이의 물리적 상태 전이를 명시적인 학습 목표로 삼아 로봇 제어를 개선하는 범용 프레임워크다. LIBERO와 RoboTwin 벤치마크에서 최첨단 기법에 필적하는 성능을 보였으며, 실기 실험에서는 π0.5를 웃돌았다. 추론 시에는 현재 관측으로부터 행동을 직접 생성하며, 추가적인 추론 비용은 발생하지 않는다고 한다.