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零样本泛化
零样本泛化是训练后的控制策略在训练期间从未明确见过的任务、物体或环境上成功执行的能力，无需任何额外的微调或演示。真正的零样本迁移是机器人基础模型的主要目标——一个能够零样本泛化到新型家用物体或新语言指令的控制策略将大幅减少数据收集负担。当前 VLA 模型在零样本语言泛化（理解已知任务类型的新表述）方面表现出色，但在真正新颖的物体类别或完全新的操纵技能上仍然困难重重。改进零样本性能是扩展机器人数据集和模型规模的核心动力。另见零样本迁移文章。 实际应用：我们的真实世界评估 →