NestedVLA：学习整合与生成视觉-语言-动作模型的技能

研究提出 NestedVLA，可在不访问原始训练数据的情况下整合多个独立微调的 VLA 策略：嵌入 VLA 的超网络为选定任务生成动作专家权重更新，每个任务的压缩视觉-语言模型更新单独存储，两类更新叠加到冻结的基础 VLA 上实例化对应策略。在 MetaWorld、ManiSkill、CALVIN 上用强化学习微调的三个策略上评估，平均成功率 66.7%，比最强模型合并基线高 41.1 个百分点；在 ManiSkill 上与逐任务微调差距在 1 个百分点内，在 CALVIN 上明显缩小差距；三策略设置下总存储为单个完整检查点的 1.5 倍。代码已开源于 GitHub。