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UNC团队攻克VLA模型痛点 新方案提升任务成功率17%
北卡罗来纳大学教堂山分校团队揭示VLA模型在真实场景中因视觉主导语言而产生的指令偏离问题，提出无需修改架构的CAG优化方案，通过双分支对比引导语言决策，使任务成功率平均提升17.2%，反事实失效显著减少，为具身智能落地提供关键突破。
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