VLA-Δ：物理的状態遷移を学習するVision-Language-Actionモデル

VLA-Δは、現在と未来の観測の間の物理的な状態遷移を明示的な学習目標とすることで、ロボット制御を改善する汎用フレームワークである。LIBEROとRoboTwinのベンチマークで最先端手法に匹敵する性能を示し、実機実験ではπ0.5を上回った。推論時は現在の観測から直接行動を生成し、追加の推論コストは生じないとされる。