[논문리뷰] RoboAlign: Learning Test-Time Reasoning for Language-Action Alignment in Vision-Language-Action Models최근 VLA는 로봇 공학 분야에서 두드러진 성과를 보이며, MLLM의 시각 인지, 언어 이해 및 상식 지식을 활용하여 실제 시나리오에서 일반화 가능한 로봇 정책 학습의 기반을 제공합니다.#Review#Vision-Language-Action Models (VLAs)#Multimodal-Large-Language Models (MLLMs)#Reinforcement Learning (RL)#Supervised Fine-tuning (SFT)#Embodied Reasoning#Low-level Actions#FAST tokenization#Robotics2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] π_RL: Online RL Fine-tuning for Flow-based Vision-Language-Action Models본 논문은 π0 및 π0.5와 같은 플로우 기반(Flow-based) VLA (Vision-Language-Action) 모델 에 대규모 RL을 적용할 때 발생하는 액션 로그-우도(log-likelihood) 계산의 난해함 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#Vision-Language-Action Models (VLAs)#Flow-based Models#Policy Optimization#Robotics#Flow Matching#SDE#MDP2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중