Chelsea Finn

EXPO-FT: Sample-Efficient Reinforcement Learning Finetuning for Vision-Language-Action Models

EXPO-FT：面向视觉-语言-动作模型的样本高效强化学习微调

Perry Dong, Kuo-Han Hung, Tian Gao, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出EXPO-FT系统，通过样本高效的强化学习微调预训练的VLA策略，在多种高精度操作任务中实现完美性能（30/30成功率），平均仅需19.1分钟在线机器人数据。