Never Too Late for Force: Accelerating VLA Post-Training with Reactive Force Injection(在新窗口打开)
LIFT 在预训练 VLA 旁并联力觉动作专家,注入 6D 末端力并结合在线 DAgger,提升接触遮挡场景下的操作性能。
- 提出 LIFT:因果力记忆与零初始化 cross attention 注入力反馈,初始化时保持原策略输出
- 在线 DAgger 混合离线任务对齐数据与人类纠正 rollout,缓解接触反馈的策略相关分布偏移
- 折毛巾、插书、汉诺塔等任务上学习更快、峰值与最终性能优于纯视觉 DAgger