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论文笔记:把“任务成功“塞进一步动作:DriftOPD 拆解
DriftOPD提出一种无需多步教师或环境rollout的离线序列级蒸馏方法,通过漂移场替代概率密度实现局部项优化,利用离线训练的批判器估计未来影响,以逆KL散度引导动作生成。在π0.5、GR00T等模型上验证,显著提升任务成功率与稳定性,真机表现接近10步老师,推理效率提升2.8倍,且保持动作平滑,适用于多种VLA架构与微调策略。
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