VLA 潜在接口的层级选择之谜
原文标题：The Layer Mystery of VLA: An Information-Theoretical Analysis of VLA Latent Interface
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论文研究视觉-语言-动作（VLA）策略中，冻结主干网络应向动作头暴露哪些层的问题。在三个预训练模型与 LIBERO、CALVIN 两个操作基准上，54 种配置中有 47 种多层融合方案不如最佳单层策略。作者提出以 InfoNCE 分数作为层质量代理，选层所需 GPU 算力比穷举策略扫描少 9-33 倍，平均选择遗憾从 17.89 个百分点降至 3.71 个百分点。
- 问题
- VLA 策略中冻结主干该向动作头暴露哪些层，缺乏明确依据。
- 方法
- 在 3 个预训练模型、2 个操作基准上系统比较单层选择与多层融合，并用 InfoNCE 分数作为层质量代理。
- 结果
- 54 种配置中 47 种多层融合不如最佳单层；选层算力省 9-33 倍，平均选择遗憾从 17.89 个百分点降至 3.71 个百分点。
- 影响
- 做 VLA 微调时不必再盲目堆多层融合，用 InfoNCE 选层即可省下大量策略扫描算力。
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