面向长程操作的 VLA 策略泛化
研究问题： 现有 VLA 模型在跨任务、跨物体长程操作中稳定性不足。
Research Gap： 缺乏对任务记忆与动作分层次规划的统一建模。
核心方法： 结合层次化规划和多模态动作表征，提升长程任务成功率。
创新点： 将任务级记忆与底层动作策略解耦。
推荐 Baseline： RT-2 / OpenVLA 类模型
潜在实验： 跨任务操作成功率、Sim2Real 迁移误差、长程失败归因。
研究问题： 现有 VLA 模型在跨任务、跨物体长程操作中稳定性不足。
Research Gap： 缺乏对任务记忆与动作分层次规划的统一建模。
核心方法： 结合层次化规划和多模态动作表征，提升长程任务成功率。
创新点： 将任务级记忆与底层动作策略解耦。
推荐 Baseline： RT-2 / OpenVLA 类模型
潜在实验： 跨任务操作成功率、Sim2Real 迁移误差、长程失败归因。
研究问题： 真实环境交互成本高，纯强化学习样本效率低。
Research Gap： 世界模型对接触动力学与语言条件规划的结合仍不充分。
核心方法： 学习可滚动的多模态世界模型，用于规划与策略优化。
创新点： 语言条件世界模型与操作规划闭环。
推荐 Baseline： Dreamer / UniSim 相关方法
潜在实验： 样本效率、规划成功率、分布外场景鲁棒性。
