SwitchVLA：无需额外数据采集，即可实时动态任务切换的轻量化VLA模型

点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Meng Li等 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要 的。 1简Intr 介 oduction - 基于模仿学习，目前主流的多任务 VLA 模型及其训练方式无法很好的应对任务变更问题。比如， 当任务A进行一半时，此时切换任务B，大部分方法解决该问题的能力十分薄弱。 - 诸如此类问题我们定义为 Task Switching ，即"任务切换"。为解决该问题，我们设计了执行感知 （Execution-Aware）机制，通过极简的形式表示了任务切换的情况。在模型侧采用了轻量化的网络 架构，并设计了新的训练范式及数据采样算法。 - 我们的方法 轻量 （0.27B）且 无需额外收集遥操数据 ，便可实现任务切换功能，并大幅超越现有 SOTA VLA 方法。 - 论文地址：https://arxiv.org/abs/2506.03574 - 项目网站：https://switchvla.gith ...