Reinforcement Fine-Tuning of Flow-Matching Policies for Vision-Language-Action Models
视觉-语言-动作模型的流匹配策略的强化微调
机构 * Brain-inspired Cognitive AI Lab, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（脑启发认知人工智能实验室，自动化研究所，中国科学院，北京，中国） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, China（北京人工智能安全与治理研究院，中国） ； State Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology（脑认知与脑启发智能技术国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, China（北京安全人工智能与超对齐重点实验室，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS), Beijing, China（中国科学院大学（UCAS），北京，中国） ； Long-term AI,Beijing,China（长期人工智能，北京，中国）
AI总结 针对流匹配模型强化微调中重要性采样计算困难的问题，提出流策略优化算法，通过条件流匹配目标、结构感知信用分配等技术实现稳定在线微调，在LIBERO和ALOHA任务上超越基线。
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