OGPO：可恢复 VLA 模型的离线目标条件策略优化
原文标题：OGPO: Offline Goal-conditioned Policy Optimization for Recoverable Vision-Language-Action Models
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研究者提出 OGPO 框架，将视觉-语言-动作模型的后训练从轨迹级动作模仿转向关键状态可达性学习，通过语义关键状态重标注与目标条件过程奖励提升恢复能力。在 LIBERO 与 MetaWorld 上持续优于监督微调，并在扰动基准 LIBERO-ReAct 上展现更强鲁棒性。
- 问题
- VLA 模型后训练依赖轨迹级动作模仿，偏离示范后难以恢复。
- 方法
- OGPO 将后训练转为关键状态可达性学习，用语义关键状态重标注与目标条件过程奖励。
- 结果
- 在 LIBERO 与 MetaWorld 上持续优于监督微调，LIBERO-ReAct 扰动基准上更鲁棒。
- 影响
- 提升机器人策略在真实扰动下的恢复能力，减少对在线交互的依赖。
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