2026/1/18 18:55:30
网站建设
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策略模型在设计之初一定是有初心和立意,主要是为哪群人垂直设计,
如果被用到其他领域,供需错配只会导致迭代成本暴增,还没落个好名声,两头挨骂。
所以简单一点,拆解下逻辑,先根据需求出一个评价指标组合,其次分领域看…没有不好用的VLA,只有用错了领域被嫌弃不好用。策略模型在设计之初一定是有初心和立意,主要是为哪群人垂直设计,如果被用到其他领域,供需错配只会导致迭代成本暴增,还没落个好名声,两头挨骂。所以简单一点,拆解下逻辑,先根据需求出一个评价指标组合,其次分领域看VLA和思路。什么是值得关注的VLA模型?值得关注通常是敲好用,受众多,输出稳。所以需要一个小小的评价体系来分类VLA模型,从而得到哪些场景可以尝试哪些VLA模型。评价指标很多,但通常都是按照自身的目标出发,来决定选择。所以,没有单一指标能全面评价 VLA 模型,需根据应用场景选择合适的指标组合。采用三维评价法,和多领域惯用综合评价,指标如下:1.基础能力测试,包括任务成功率、零样本泛化、控制频率与延迟测试等指标;2.场景适应性,包括感知鲁棒性测试、语言理解深度测试、复杂环境操作能力测试;3.性能极限评估,包括长序列任务完成、多机协作能力、极端条件执行能力。也不是每个项目都要这么测,自己是做控制、还是空间理解,或者长序列,按需组合。如果按照常规通用的测试,可以尝试这个组合,核心指标 (占比60%)任务成功率 (30%) + 零样本泛化 (15%) + 控制频率 (10%) + 轨迹稳定性 (5%)场景指标 (占比40%)根据应用目标选择 2-3 个特定指标(像语言理解、感知鲁棒性),顺序是先看核心,再看场景,十分制/百分制都行,如果核心都不太行,没必要看场景,直接下一个(炼丹佬请忽视没有完美 VLA 模型,最佳选择取决于具体场景和优