VLA 초기화는 VLM 표현을 얼마나 보존할지의 문제다
Rethinking VLM Representation for VLA Initialization은 로봇 VLA 성능을 단순한 백본 크기 문제가 아니라 embodied VQA 신호, LoRA 보존, 로봇 데이터 사전학습의 조합 문제로 다시 정리한다.
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PriorVLA는 로봇 VLA 파인튜닝을 사전지식 보존 문제로 다시 정의한다
PriorVLA는 pretrained VLA를 단순 초기값으로 쓰지 않고, frozen Prior Expert와 Expert Queries로 장면·모터 priors를 보존해 OOD와 few-shot 로봇 조작 적응을 강화한다.
LiteVLA-H는 드론 VLA를 20Hz 액션 루프와 6Hz 의미 루프로 나눈다
LiteVLA-H는 Jetson AGX Orin 위의 256M VLA에서 pre-fill이 액션 지연의 대부분을 차지한다는 관찰을 바탕으로, 빠른 외부 guidance 루프와 느린 semantic perception 루프를 분리해 온보드 드론 추론을...
OneVL은 자율주행 CoT를 텍스트가 아니라 세계모델 latent로 압축한다
OneVL은 자율주행 VLA의 Chain-of-Thought를 언어 latent만이 아니라 미래 프레임 예측을 포함한 world-model supervision으로 압축해, explicit CoT를 넘는 정확도와 answer-only 수준 지연을 동시...