EXE：面向VLA模型的因子化潜在动作自我中心跨具身预训练

论文提出EXE，一种自我中心跨具身（Egocentric Cross-Embodiment）预训练框架，从人类第一视角操作视频中学习因子化潜在动作表示，将共享的操作先验与具身特定信号分离。作者认为人手与机器人共享伸手、抓取、放置等操作基元，但运动学因具身不同而存在差异，因此需解耦人类特有运动模式以避免干扰机器人策略学习。该方法使同一预训练可同时受益于平行夹爪与灵巧手，在RoboTwin 2.0、RoboCasa GR1及真实世界操作任务上相对无预训练基线取得一致提升。