免预训练，推理提速
用高速多模态骨干初始化策略，并在微调时引入扩散策略解码器，使机器人无需大规模预训练即可快速学习操作技能。
74739512 · Zhu, Yichen · 74739511 · 74739510 · Zhibin, Tang · Wu, Kun · Xu, Zhiyuan · 刘宁 · Ran, Cheng · 沈超敏 · 彭亚新 · Feifei, Feng · Tang, Jian
IEEE Robotics and Automation Letters 2025
相比OpenVLA，TinyVLA的推理速度提升2.7倍，使机器人能够更快速地响应指令并执行操作，适合实时控制场景。
TinyVLA消除了预训练阶段，直接利用高速多模态模型初始化策略骨干，大幅降低了对大规模机器人数据的需求，使快速适应新任务成为可能。
TinyVLA对语言指令、新物体、未见位置、物体外观变化、背景变化和环境变化均表现出强泛化能力，性能与OpenVLA相当或更优。