北大新作EvoVLA：大幅降低机器人幻觉，长序列成功率暴涨10%

北京大学团队提出EvoVLA框架，针对VLA模型在长序列任务中易产生“阶段性幻觉”的问题，通过Gemini生成硬负样本进行对比学习，并结合几何探索与长程记忆机制，在Discoverse-L基准上将任务成功率提升至69.2%，幻觉率从38.5%降至14.8%，并在真实机器人上实现54.6%的平均成功率，显著优于现有方法。
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