算法论文8

TurboVLA：绕开LLM实现高效动作预测

机器之心2026-08-03

AI 摘要

华中科技大学联合华为提出TurboVLA：绕开大语言模型，让视觉与语言特征直接交互生成动作，降低规模与开销，在多平台测试中性能优，未来可与LLM分工协作。

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清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。

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