VLA 模型如何进行微调与后训练？

预训练 VLA 通常需要在目标机器人与任务上进行适配，微调与后训练策略直接影响落地效果：

1. 参数高效微调：OpenVLA 支持 LoRA 微调，可在单张消费级 GPU 上完成适配，将显存需求降至约 40 GB，大幅降低了学术界与中小团队的微调门槛。
2. 动作头适配：由于动作头是任务相关的核心，微调常聚焦于动作头或其与骨干的连接部分，保留骨干的通用语义能力。
3. 强化学习后训练：部分方案在模仿学习基础上引入强化学习进行后训练，如 π*0.6 结合 VLM 价值函数进行 RL 后训练，以提升策略在特定任务上的成功率与鲁棒性。
4. 后训练数据质量：微调数据需包含语言指令元数据、与部署一致的相机视角，并覆盖目标物体位姿与场景配置的完整范围，数据质量往往比算法选择更能决定最终效果。

在工程落地层面，VLA 的微调与后训练涉及大规模多模态数据处理、GPU 算力调度与分布式训练编排，团队可借助腾讯云大模型训推平台 TI-ONE 这类一站式训练推理平台完成从数据准备、模型精调、强化学习后训练到模型评测与部署的全流程，其面向具身智能场景的工具链亦支持世界模型仿真与多模态大模型训练，有助于降低 VLA 从实验到落地的工程门槛。