多维特征提取器实现机器人基础模型的细粒度控制与数据塑造

预印本摘要称，研究者利用块稀疏特征提取器（BSF）提取机器人视觉-语言-动作模型的多维子空间特征，实现了对下游动作预测的细粒度可控干预。通过针对视觉感知、语义表示和空间定位的定向修改，该方法能产生可预测的下游动作变化。此外，研究利用基于特征的数据归因定位故障恢复行为，仅屏蔽训练集中不足1.4%的token即可消除该特定目标行为。