arXiv cs.RO· Seongheon Park, Heecheol Kim, Shulin Tian, Lilika Makabe, Namiko Saito, Katsushi Ikeuchi, Sharon Li, Yasuyuki Matsushita·· 20 小时前AI 评分57
DiVeR：面向 VLA 测试时扩展的决策关键验证器学习
DiVeR: Decision-Critical Verifier Learning for VLA Test-Time Scaling
AI 导读
DiVeR 提出从采样动作表示的离散度估计决策关键性，并据此将验证器学习重加权到动作选择影响最大的状态，无需步级标注或额外环境交互。该方法在 LIBERO、RoboCasa 以及 Franka Research 3 真机实验中通过更有效的验证器引导动作选择提升任务成功率，验证器推理开销可忽略。
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