STAR：免训练推理提升VLA动作表征

针对视觉-语言-动作模型（VLA，Vision-Language-Action）动作输出附近的表征未能充分保留任务相关视觉定位的问题，研究者提出免训练推理方法 STAR，对后层残差更新做指数移动平均，让后层动作表征继承前层的物体感知更新方向，并用本体状态调节混合强度。在机器人操作基准上，STAR 将平均任务成功率提升 4.0 个百分点，代码已公开。

摘自 arXiv · cs.AI

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。