SA-VLA: Tokenizador consciente del estado para VLA

Los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) están transformando la robótica al interpretar instrucciones humanas para ejecutar tareas complejas. Sin embargo, la tokenización de acciones continuas en códigos discretos, necesaria para modelos autoregresivos, presenta una limitación crítica: los tokenizadores tradicionales asignan cada código a un prototipo de acción fijo, ignorando el estado propioceptivo del robot. Esto provoca una brecha de compresión que reduce la precisión en manipulación, donde la misma intención requiere controles distintos según la configuración articular o el entorno.

SA-VLA propone un tokenizador consciente del estado que condiciona la decodificación de acciones al estado actual del robot. Incorpora dos mecanismos: atención cruzada entre estado y acción, y un adaptador ligero que modula la reconstrucción mediante factores de escala. Esto permite que un mismo token represente una familia de acciones dependientes del contexto, ampliando el alcance del codebook sin perder eficiencia. Los resultados en 12 tareas RoboTwin muestran un aumento del éxito promedio de 0.29 a 0.56, y en experimentos sim-to-real de 0.15 a 0.33, validando su eficacia.

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