CalVLA 提出 VLA 策略置信度校准方法，提升失败判别
原文标题：CalVLA: Shaping Native Confidence in Vision-Language-Action Policies with Outcome Supervision
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arXiv 新论文提出 CalVLA，通过成功与失败轨迹及 Action-Confidence Alignment 平方边际排序损失，校准视觉-语言-动作（VLA）策略的原生动作 token 置信度。方法用低秩适配器微调 OpenVLA-7B，无需额外失败检测器。在 LIBERO-10 的 500 组配置上，失败判别 AUROC 从 0.4485 提升至 0.7327，但平均任务成功率从 58% 降至 55%。作者强调这仅改善失败判别，而非控制能力或安全性。
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