[논문리뷰] Hierarchical Advantage Weighting for Online RL Fine-Tuning of VLAs from Sparse Episode Outcomes본 논문은 VLA의 online RL fine-tuning이 에피소드당 단일 binary 성공/실패 신호만 제공하는 sparse outcome 문제를 지적하며, viability와 efficiency 신호를 분리해 transition 단위 학습 가중치를 생성하는 Hierarchical Advantage-Weighted Behavior Cloning(HABC)을 제안합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Online Reinforcement Learning#Robot Manipulation#Hierarchical Advantage Weighting#Sparse Episode Outcomes#Dual-Head Critic#Intervention-Aware Credit Assignment2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중