VLA 模型的泛化能力体现在哪些方面？

泛化能力是 VLA 区别于传统模仿学习策略的核心特征，主要体现在三个层面：

1. 对未见物体的泛化：借助网络预训练获得的常识，VLA 能够操作训练中未出现过的物体。RT-2 已展示在仅于互联网上见过、从未在机器人演示中出现的物体上完成任务的能力。
2. 对指令表达的泛化：模型能够理解同一目标的不同语言表述（如"把杯子拿过去"与"帮我端一下杯子"），而传统策略对指令改写较为敏感。
3. 对开放环境的泛化：Physical Intelligence 的 π0.5 展示了在完全陌生环境中无需重新训练即可执行任务的能力，这种开放世界泛化主要来源于训练数据的多样性而非单纯的架构设计。

需要指出的是，VLA 的泛化能力仍存在边界：在接触密集、高精度或高度动态的任务上，其表现往往不如专门优化的策略；"幻觉"问题（在不确定情形下输出自信但错误的动作）也尚未彻底解决。