FailBank：用运行时反馈自进化提升 VLA 模型任务成功率
Learning from Runtime Feedback through Failure-Bank Self-Evolution for Vision-Language-Action Models
AI 导读
针对视觉-语言-动作（VLA）模型中运行时护栏只纠正单次动作、不改变底层策略的问题，研究者提出四阶段自进化框架 FailBank，把运行时反馈转化为持久的策略改进。在 VLA-Arena 基准的两个难度等级和两个 VLA 主干上，FailBank 相比基础策略将任务成功率提升 8.5 和 6.9 个百分点，策略引发的累计代价降低 35.6% 和 23.8%；相比运行时护栏，成功率提升 25.4 和 9.5 个百分点，累计代价相当。