自回歸代幣生成

深度分析

Causal Language‑Action Prediction (CLAP) 讓 VLM 直接轉換為高效視覺語言動作模型

視覺語言模型轉為視覺語言動作模型的挑戰在於輸出分布不匹配，CLAP透過在動作代幣前加入自然語言描述，使預訓練語意保留，同時僅需單輪微調即可在LIBERO測試中達到90.8%成功率，顯示此簡潔流程提升效能且易於分析。預期此方法將加速多模態機器人開發，降低門檻。