面向分块VLA模型的时频几何交叉注意力
原文标题：Time-Frequency Geometric Cross-Attention for Chunked Vision-Language-Action Models
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视觉-语言-动作（VLA）策略通常一次前向预测整段动作，但动作块作为多变量轨迹，其频率结构与跨相位几何关系未被现有token表示充分建模。论文提出TFGCA模块，用可学习平稳小波变换分解动作块为时频token，并以融合点积与楔积幅值的交叉注意力检索信息。该模块可即插即用微调，在LIBERO、LIBERO-Plus、RoboTwin及真实机器人AgiBot A2任务上均取得提升，分布外增益更大。
- 问题
- VLA策略一次前向预测整段动作，但动作块的频率结构与跨相位几何关系未被token表示建模。
- 方法
- 用可学习平稳小波变换把动作块分解为时频token，交叉注意力融合点积与楔积幅值，零初始化残差即插即用。
- 结果
- 在LIBERO、LIBERO-Plus、RoboTwin及真实机器人AgiBot A2上均提升，分布外增益更大。
- 影响
- 机器人策略可低成本微调接入该模块，提升分布外泛化，无需重训整个VLA。
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TFGCA用可学习小波加楔积注意力补VLA动作块盲区，多基准与真机均提升
- •指出现有VLA把动作块当作通用逐步隐藏token序列，由线性头解码，未建模频率与跨相位几何
- •用逐维可学习平稳小波变换把动作块分解为时频token
- •交叉注意力融合点积相似度与楔积幅值（对近正交敏感），权重可学习
- •零初始化残差保证即插即用微调，不破坏原模型行为
- •在LIBERO、LIBERO-Plus、RoboTwin及真实机器人AgiBot A2上均提升，分布外增益更大
为什么重要：动作块表示是VLA性能的隐性瓶颈，该模块可即插即用且分布外增益更大，对机器人策略落地有直接价值。
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