PAIR 主要解决什么问题？
PAIR 旨在为视觉-语言-动作模型建立共享的感知—动作中间表示，帮助从场景和指令表征过渡到连续机器人动作生成。
PAIR: Bridging Perception and Action in Vision-Language-Action Models
（翻译）PAIR：弥合视觉-语言-动作模型中的感知与行动
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2610.09016: PAIR: Bridging Perception and Action in Vision-Language-Action Models
AI 摘要
arXiv 论文介绍 PAIR 框架，用共享的感知—动作表示连接视觉语言表征与连续机器人动作生成。该方法在训练中利用动作自编码器和桥接模块对齐任务特征与专家动作结构，实验显示其在 LIBERO、CALVIN 及真实任务中提升多种 VLA 模型表现。
AI 问答
PAIR 在推理阶段是否需要动作自编码器？
不需要。文章称推理时会移除自编码器，Bridge Tokens 仅由当前观察和指令生成。
实验结果显示 PAIR 有哪些提升？
在 LIBERO-Plus 上，PAIR 将 VLA-Adapter 成功率从 59.1% 提升到 64.2%；在真实世界七项任务中，将 OpenVLA-OFT 成功率从 51.4% 提升到 65.0%。
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