MorphAct：让机器人策略随行动环境动态变化
MorphAct是一种基于上下文的参数化方法，可让机器人策略适应任务和交互环境的变化。两个相互耦合的生成器分别为视觉语言模块和动作模块生成动态低秩更新。该方法通过原生动作目标联合训练，不需要操作标签或专家适配器目标。在LIBERO和Meta-World上对三种视觉语言动作模型进行评估时，MorphAct最高带来16.30%的性能提升；在真实世界测试中，其性能最高超过π₀.₅ 14%。
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