ChunkFlow：面向连续性一致的分块策略学习

VLA模型模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身采用分块动作头满足实时性要求，但相邻块重叠区域预测不一致的边界抖动会降低时间一致性与任务成功率。现有推理时混合方法仅重加权不匹配预测，无法修正潜在误差。ChunkFlow设计一种面向分块策略的连续一致训练执行框架，将每个块划分为冻结、可编辑与未来区域，执行时应用确定性重叠混合，并利用接缝损失和一二阶连续性损失训练原始预测。历史损坏与计划采样提升对已执行历史误差的鲁棒性，AWAC微调阶段在不移除结构正则器条件下调整策略。在温和平滑性假设下，混合前接缝差异随重叠增加而衰减。CALVIN、LIBERO与真实机器人实验表明，该方法以低延迟推理实现了改进的成功率-稳定性权衡。